Qual è la prestazione massima in FP16 di NVIDIA Tesla P4?
Risposta
Rilasciata in 2016, NVIDIA Tesla P4 è un acceleratore di classe Pascal con 8 GB di GDDR5, 192 GB/s di larghezza di banda della memoria e TFLOPS FP16 di calcolo. Il picco FP32 è di 5.5 TFLOPS e la scheda consuma fino a 75W.
In termini pratici: abbastanza VRAM per caricare modelli nella gamma di ~8 miliardi di parametri in FP16 (più grandi con la quantizzazione), abbastanza larghezza di banda per evitare che gli strati di attenzione soffrano di carenza di memoria, e abbastanza calcolo per addestrare transformer con dimensioni di batch che saturano gli ottimizzatori moderni.
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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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