Como NVIDIA A2 se sai no Stable Diffusion?

Resposta

Quão rápido é NVIDIA A2? Os números brutos: 18 TFLOPS FP16, 4.5 TFLOPS FP32, 200 GB/s de largura de banda de memória. Em trabalhos de IA com precisão mista, isso se traduz em throughput sustentado confortavelmente acima das gerações anteriores.

Para treinamento de modelos, espere tempos de relógio que escalam previsivelmente a partir desses números de TFLOPS em grandes tamanhos de lote. Para inferência de baixa latência, a latência real é dominada pela largura de banda da memória e por quanto do seu cache KV cabe no chip — então os números 200 GB/s e 16 GB de capacidade importam mais que os TFLOPS de destaque.

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Visão geral
Avaliação no Trustpilot 4.6
Sede Lithuania
Tipo de Provedor N/D
Melhor Para Treinamento de IA inferência fine-tuning renderização pesquisa HPC IA generativa deep learning
Hardware de GPU
Modelos de GPU A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4
Máx VRAM (GB) 80
Máx GPUs/Instância 2
Interconexão PCIe
Preços
Preço Inicial ($/hr) $0.16/hr
Granularidade de Cobrança Por hora
Spot/Preemptível Não
Descontos Reservados N/D
Créditos Gratuitos Nenhum
Taxas de Saída N/D
Armazenamento NVMe SSD, Armazenamento em Bloco Elástico (R$0,071/GB/mês)
Infraestrutura
Regiões Lituânia, Holanda, Alemanha, Suécia, EUA, Singapura (6 locais)
SLA de Disponibilidade 99,97%
Experiência do Desenvolvedor
Frameworks PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controle total da pilha)
Suporte Docker Sim
Acesso SSH Sim
Jupyter Notebooks Não
API / CLI Sim
Tempo de Configuração Minutos
Suporte Kubernetes Sim
Termos Comerciais
Compromisso Mínimo Nenhum
Conformidade ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS
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