Quanto grande può essere un modello linguistico di grandi dimensioni che può entrare nella VRAM di NVIDIA RTX 4000 Ada?

Risposta

Ripartizione delle specifiche di NVIDIA RTX 4000 Ada — 20 GB GDDR6 @ 360 GB/s, 107/26.7 TFLOPS FP16/FP32, generazione Ada Lovelace, 130W, 2023.

Per la pianificazione ML in produzione: se il suo modello si adatta a 20 GB alla precisione desiderata, NVIDIA RTX 4000 Ada è un candidato. Se il carico di lavoro è sensibile alla latenza per il servizio in tempo reale, larghezza di banda e frequenza di clock contano più dei FLOPS grezzi. Se si sta pre-addestrando da zero su batch grandi, il numero FP16 predice meglio la velocità di esecuzione.

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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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