What's the peak FP16 performance of NVIDIA Tesla P4?
回答
Released in 2016, NVIDIA Tesla P4 is an Pascal-class accelerator with 8 GB of GDDR5, 192 GB/s of memory bandwidth, and FP16 TFLOPS of compute. FP32 peaks at 5.5 TFLOPS and the card draws up to 75W.
In practical terms: enough VRAM to load models into the ~8B-parameter range in FP16 (larger with quantisation), enough bandwidth to avoid memory-starving attention layers, and enough compute to train transformers at batch sizes that saturate modern optimisers.
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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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