NVIDIA RTX 4000 Ada memory-bound vs compute-bound workloads

Risposta

NVIDIA RTX 4000 Ada delivers 107 FP16 TFLOPS and 26.7 FP32 TFLOPS, backed by 360 GB/s of memory bandwidth and 20 GB of VRAM. In mixed-precision fine-tuning, those numbers typically convert to solid throughput on dense models up to several tens of billions of parameters.

For low-latency inference, real-world tokens-per-second on common large language models depends more on memory bandwidth than peak FLOPS — the 360 GB/s figure is the relevant ceiling for autoregressive decoding. On batched workloads like diffusion image generation, compute becomes the dominant factor again.

At $0.76 per hour on the budget-friendly cloud provider, performance-per-dollar is competitive for AI-heavy workloads.

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Panoramica
Valutazione Trustpilot 4.6
Sede centrale United States
Tipo di Fornitore N/D
Ideale Per Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca
Hardware GPU
Modelli GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Max VRAM (GB) 192
Max GPU/Istanze 8
Interconnessione NVLink
Prezzi
Prezzo Iniziale ($/h) $0.76/hr
Granularità di Fatturazione A secondo
Spot/Preemptible No
Sconti Riservati N/D
Crediti Gratuiti Credito gratuito di $200 per 60 giorni
Tariffe di Uscita Nessuno (incluso nel piano)
Archiviazione Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese
Infrastruttura
Regioni New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
SLA di Disponibilità 99%
Esperienza Sviluppatore
Framework PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Supporto Docker
Accesso SSH
Jupyter Notebooks
API / CLI
Tempo di Configurazione Minuti
Supporto Kubernetes
Termini Commerciali
Impegno Minimo Nessuno
Conformità SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1
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