Tensor core performance of NVIDIA Tesla P4
उत्तर
The short answer: NVIDIA Tesla P4 runs at FP16 TFLOPS with 192 GB/s of memory bandwidth. The longer answer depends on what you run.
For dense FP16 training with large batches, NVIDIA Tesla P4 saturates tensor cores and delivers throughput close to peak FLOPS. For memory-bound serving on long-context foundation models, bandwidth dominates — the 192 GB/s figure matters more than headline TFLOPS. For scientific computing, FP32 at 5.5 TFLOPS is the relevant number and puts NVIDIA Tesla P4 in line with the HPC expectations of its Pascal class.
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NVIDIA Tesla P4 के बारे में अधिक FAQs
चेरी सर्वर GPU प्रदाता समीक्षा और मुख्य तथ्य (अप्रैल 2026)
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चेरी सर्वर
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|---|---|
| अवलोकन | |
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 4.6 |
| मुख्यालय | Lithuania |
| प्रदाता प्रकार | लागू नहीं |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग रेंडरिंग अनुसंधान HPC जनरेटिव एआई डीप लर्निंग |
| GPU हार्डवेयर | |
| जीपीयू मॉडल | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 80 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 2 |
| इंटरकनेक्ट | PCIe |
| मूल्य निर्धारण | |
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.16/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति घंटे |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | नहीं |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | कोई नहीं |
| निकासी शुल्क | लागू नहीं |
| भंडारण | NVMe SSD, इलास्टिक ब्लॉक स्टोरेज ($0.071/GB/माह) |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | |
| क्षेत्र | लिथुआनिया, नीदरलैंड, जर्मनी, स्वीडन, अमेरिका, सिंगापुर (6 स्थान) |
| अपटाइम एसएलए | 99.97% |
| डेवलपर अनुभव | |
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA (बेर मेटल — पूर्ण स्टैक नियंत्रण) |
| डॉकर समर्थन | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | नहीं |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट |
| Kubernetes समर्थन | हाँ |
| व्यावसायिक शर्तें | |
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं |
| अनुपालन | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
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