How large a large language model can fit on NVIDIA RTX 4000 Ada VRAM?
回答
NVIDIA RTX 4000 Ada spec breakdown — 20 GB GDDR6 @ 360 GB/s, 107/26.7 TFLOPS FP16/FP32, Ada Lovelace generation, 130W, 2023.
For production ML planning: if your model fits in 20 GB at your target precision, NVIDIA RTX 4000 Ada is a candidate. If your workload is latency-sensitive real-time serving, bandwidth and clock speed matter more than raw FLOPS. If you're pre-training from scratch on large batches, the FP16 number predicts wall-clock throughput best.
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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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|---|---|
| 概要 | |
| Trustpilot評価 | 4.6 |
| 本社所在地 | United States |
| プロバイダータイプ | 該当なし |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、研究 |
| GPUハードウェア | |
| GPUモデル | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大VRAM（GB） | 192 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 |
| インターコネクト | NVLink |
| 価格 | |
| 開始価格（$/時） | $0.76/hr |
| 請求単位 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ |
| 予約割引 | 該当なし |
| 無料クレジット | 60日間有効の200ドル無料クレジット |
| 転送料金 | なし（プランに含む） |
| ストレージ | 500～720 GiB NVMeブート（含む）、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB |
| インフラストラクチャ | |
| リージョン | ニューヨーク（NYC2）、トロント（TOR1）、アトランタ（ATL1）、リッチモンド（RIC1）、アムステルダム（AMS3） |
| 稼働率SLA | 99% |
| 開発者体験 | |
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker対応 | はい |
| SSHアクセス | はい |
| Jupyterノートブック | はい |
| API / CLI | はい |
| セットアップ時間 | 分単位 |
| Kubernetesサポート | はい |
| ビジネス条件 | |
| 最低利用期間 | なし |
| コンプライアンス | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA（BAA付き）、CSA STAR レベル1 |
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