Przewodniki po modelach GPU

Według architektury

Hopper, Blackwell, Ada Lovelace, Ampere, CDNA — każda linia GPU dostępna w chmurze.

W tej kategorii

CDNA 3 napędza MI300X i MI325X — odpowiedź AMD na H100/H200 z większą pojemnością HBM na pakiet.

CDNA 4 (MI350X, MI355X) to najnowsza architektura obliczeniowa AMD nowej generacji z 288 GB HBM3e na kartę graficzną.

Ada Lovelace obejmuje L4, L40, L40S, RTX 4090, RTX 6000 Ada oraz szerszą serię RTX 40. Optymalny stosunek ceny do wydajności dla inferencji i…

Ampere — A100, A40, A30, A10, A2, RTX A6000, seria RTX 30 — to najbardziej dostępna rodzina GPU w chmurze, często oferowana w najlepszej…

Blackwell to obecna generacja architektury AI firmy NVIDIA. Wszystkie dostępne karty graficzne Blackwell u dostawców chmury.

Blackwell Ultra to odświeżenie klasy frontier firmy NVIDIA z największą ilością VRAM i przepustowością pamięci dostępną obecnie w produkcji.

Karty graficzne klasy Hopper (H100, H200, GH200) nadal są podstawą trenowania i inferencji dużych modeli. Porównaj każdą kartę Hopper w chmurze.

Karty graficzne z ery Pascala (Tesla P4, GTX 1080) to najtańszy segment rynku chmurowych GPU — przydatne do inferencji dziedzicznej i eksperymentów.

Karty graficzne Turing (Tesla T4) pozostają budżetowym wyborem do zadań związanych z inferencją i przetwarzaniem wideo.

Volta (Tesla V100) jest przestarzała, ale nadal tania i wydajna do badań nad uczeniem maszynowym, dostrajania i wnioskowania.