NVIDIA · Pascal Architecture

レンタル NVIDIA Tesla P4 クラウドで

Legacy inference-focused GPU. INT8-optimized at 22 TOPS. Very low cost in cloud.

VRAM 8 GB GDDR5
帯域幅 192 GB/s
FP32 5.5 TFLOPS
TDP 75W
アーキテクチャ Pascal
最安オンデマンド $0.16/hr
平均オンデマンド $0.16/hr
プロバイダー 1

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オンデマンド

NVIDIA Tesla P4 — オンデマンド pricing
プロバイダー 価格 / GPU / 時間 利用可能性 備考 操作
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価格最終確認日: April 13, 2026

NVIDIA Tesla P4 技術仕様

製造元 NVIDIA
アーキテクチャ パスカル
VRAM 8 GB GDDR5
帯域幅 192 GB/s
FP32 5.5 TFLOPS
TDP 75W
発売年 2016
セグメント データセンター
メモリタイプ GDDR5

最適用途

Legacy inference video transcoding

よくある質問

NVIDIA Tesla P4を100時間利用するといくらかかりますか?

July 2026では、クラウドNVIDIA Tesla P4価格はCherry Serversでの1時間あたり$0.16から始まります。これは当社が追跡する1プロバイダーの中で最も安価なオプションです。割り込みを許容できるAIワークロードには、のスポットインスタンスが1時間あたりまで下がり、オンデマンドより約up to 60%安くなります。

予約容量による長期コミットメントはさらにup to 40%の割引をもたらしますが、消費するNVIDIA Tesla P4時間が正確に分かっていない限り、柔軟性の方が割引より価値があります。

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NVIDIA Tesla P4のピークFP16性能はどれくらいですか?

2016に発売されたNVIDIA Tesla P4は、Pascalクラスのアクセラレータで、8 GBのGDDR5192 GB/sのメモリ帯域幅、FP16演算性能は TFLOPSです。FP32のピークは5.5 TFLOPSで、カードは最大75Wを消費します。

実用的には、FP16で約8Bパラメータ範囲のモデルをロードできる十分なVRAM、アテンション層のメモリ不足を防ぐ帯域幅、そして現代の最適化手法を飽和させるバッチサイズでトランスフォーマーをトレーニングできる演算性能を備えています。

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NVIDIA Tesla P4のテンソルコア性能

簡単に言うと:NVIDIA Tesla P4 は FP16 TFLOPS と 192 GB/s のメモリ帯域幅で動作します。詳細は実行する内容によります。

大規模バッチの密なFP16トレーニングでは、NVIDIA Tesla P4 はテンソルコアを飽和させ、ピークFLOPSに近いスループットを提供します。長文コンテキストの基盤モデルでのメモリ帯域幅制限サービングでは、帯域幅が支配的であり、192 GB/s の数値がFP16 TFLOPSより重要です。科学計算では 5.5 TFLOPS のFP32が関連数値であり、NVIDIA Tesla P4 は Pascal クラスのHPC期待値に沿っています。

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どのクラウドが最も高速な NVIDIA Tesla P4 プロビジョニングを提供していますか?

NVIDIA Tesla P4 を扱うプロバイダーの短いリスト:Cherry Servers。合計で 1 を追跡しています。最も安価なオンデマンド価格は Cherry Servers$0.16 / 時間)、最も安価なスポット価格は / 時間)です。

評価時には価格だけでなく、地域カバレッジ、コンプライアンス(SOC 2、HIPAA、GDPR)、マルチGPUインターコネクト、アウトバウンド料金を含めた実際の価格を確認してください。安価な時間単価も、トレーニング結果をプロバイダーのネットワーク外に移動すると急速にコストが増加します。

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NVIDIA Tesla P4 は 2026 でもまだ有効ですか?

NVIDIA Tesla P4はLegacy inference, video transcodingに理想的です。8 GBのVRAMとPascalアーキテクチャにより、メモリ容量と中程度の計算能力が重要なワークロードを快適に処理します。

典型的な用途は、中規模トランスフォーマーモデルのトレーニング、基盤モデルの実運用サービング、マルチバッチの拡散画像生成です。$0.16時間あたり、Cherry Serversから提供され、NVIDIA Tesla P4は能力とコストの実用的なバランスを示し、最上位(かつ高価な)アクセラレータに投資する前の実験に重要です。

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