NVIDIA RTX 4000 Ada memory-bound vs compute-bound workloads

Resposta

NVIDIA RTX 4000 Ada delivers 107 FP16 TFLOPS and 26.7 FP32 TFLOPS, backed by 360 GB/s of memory bandwidth and 20 GB of VRAM. In mixed-precision fine-tuning, those numbers typically convert to solid throughput on dense models up to several tens of billions of parameters.

For low-latency inference, real-world tokens-per-second on common large language models depends more on memory bandwidth than peak FLOPS — the 360 GB/s figure is the relevant ceiling for autoregressive decoding. On batched workloads like diffusion image generation, compute becomes the dominant factor again.

At $0.76 per hour on the budget-friendly cloud provider, performance-per-dollar is competitive for AI-heavy workloads.

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DigitalOcean
Nuvem GPU simples e escalável para IA/ML
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Visão geral
Avaliação no Trustpilot 4.6
Sede United States
Tipo de Provedor N/D
Melhor Para Treinamento de IA inferência ajuste fino implantação de LLM serviço de LLM visão computacional startups IA generativa pesquisa
Hardware de GPU
Modelos de GPU RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Máx VRAM (GB) 192
Máx GPUs/Instância 8
Interconexão NVLink
Preços
Preço Inicial ($/hr) $0.76/hr
Granularidade de Cobrança Por segundo
Spot/Preemptível Não
Descontos Reservados N/D
Créditos Gratuitos Crédito gratuito de $200 por 60 dias
Taxas de Saída Nenhum (incluído no plano)
Armazenamento Boot NVMe de 500-720 GiB (incluído), scratch NVMe de 5 TiB em configurações maiores, Volumes a $0,10/GiB/mês
Infraestrutura
Regiões Nova York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdã (AMS3)
SLA de Disponibilidade 99%
Experiência do Desenvolvedor
Frameworks PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Suporte Docker Sim
Acesso SSH Sim
Jupyter Notebooks Sim
API / CLI Sim
Tempo de Configuração Minutos
Suporte Kubernetes Sim
Termos Comerciais
Compromisso Mínimo Nenhum
Conformidade SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (com BAA) CSA STAR Nível 1
DigitalOcean

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