Come si comporta NVIDIA A2 su Stable Diffusion?
Risposta
Quanto è veloce NVIDIA A2? I numeri grezzi: 18 TFLOPS FP16, 4.5 TFLOPS FP32, 200 GB/s di larghezza di banda della memoria. Nei lavori AI a precisione mista, questo si traduce in una produttività sostenuta comodamente superiore alle generazioni precedenti.
Per l'addestramento del modello, si aspettino tempi di esecuzione che scalano in modo prevedibile da questi valori TFLOPS con batch grandi. Per l'inferenza a bassa latenza, la latenza reale è dominata dalla larghezza di banda della memoria e da quanto della cache KV si adatta sul chip — quindi i valori 200 GB/s e 16 GB di capacità contano più dei TFLOPS di picco.
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|---|---|
| Panoramica | |
| Valutazione Trustpilot | 4.6 |
| Sede centrale | Lithuania |
| Tipo di Fornitore | N/D |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning rendering ricerca HPC AI generativa deep learning |
| Hardware GPU | |
| Modelli GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| Max VRAM (GB) | 80 |
| Max GPU/Istanze | 2 |
| Interconnessione | PCIe |
| Prezzi | |
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.16/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora |
| Spot/Preemptible | No |
| Sconti Riservati | N/D |
| Crediti Gratuiti | Nessuno |
| Tariffe di Uscita | N/D |
| Archiviazione | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/mese) |
| Infrastruttura | |
| Regioni | Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi) |
| SLA di Disponibilità | 99,97% |
| Esperienza Sviluppatore | |
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controllo completo dello stack) |
| Supporto Docker | Sì |
| Accesso SSH | Sì |
| Jupyter Notebooks | No |
| API / CLI | Sì |
| Tempo di Configurazione | Minuti |
| Supporto Kubernetes | Sì |
| Termini Commerciali | |
| Impegno Minimo | Nessuno |
| Conformità | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS |
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