Tensor core performance of NVIDIA Tesla P4
回答
The short answer: NVIDIA Tesla P4 runs at FP16 TFLOPS with 192 GB/s of memory bandwidth. The longer answer depends on what you run.
For dense FP16 training with large batches, NVIDIA Tesla P4 saturates tensor cores and delivers throughput close to peak FLOPS. For memory-bound serving on long-context foundation models, bandwidth dominates — the 192 GB/s figure matters more than headline TFLOPS. For scientific computing, FP32 at 5.5 TFLOPS is the relevant number and puts NVIDIA Tesla P4 in line with the HPC expectations of its Pascal class.
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チェリーサーバーズ
24年のホスティング経験とハードウェアレベルの完全制御を備えたベアメタルGPUサーバー。
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|---|---|
| 概要 | |
| Trustpilot評価 | 4.6 |
| 本社所在地 | Lithuania |
| 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、レンダリング、研究、HPC、生成AI、ディープラーニング |
| GPUハードウェア | |
| GPUモデル | A100、A40、A16、A10、A2、Tesla P4 |
| 最大VRAM（GB） | 80 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 2 |
| インターコネクト | PCIe |
| 価格 | |
| 開始価格（$/時） | $0.16/hr |
| 請求単位 | 時間単位 |
| 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 | なし |
| 転送料金 | 該当なし |
| ストレージ | NVMe SSD、Elastic Block Storage（$0.071/GB/月） |
| インフラストラクチャ | |
| リージョン | リトアニア、オランダ、ドイツ、スウェーデン、米国、シンガポール（6拠点） |
| 稼働率SLA | 99.97% |
| 開発者体験 | |
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、CUDA（ベアメタル—フルスタック制御） |
| Docker対応 | はい |
| SSHアクセス | はい |
| Jupyterノートブック | いいえ |
| 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 | ISO 27001、ISO 20000-1、GDPR、PCI DSS |
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