Mga Gabay sa GPU Model

Ayon sa VRAM

I-filter ang cloud GPUs ayon sa kapasidad ng VRAM, mula 12 GB hanggang 288 GB+.

Sa kategoryang ito

Bawat cloud GPU na may hindi bababa sa 12 GB ng VRAM — ang minimum para sa pagpapatakbo ng mga modernong maliit hanggang katamtamang…

141 GB+ VRAM — H200-class at pataas. Ang minimum para sa pagseserbisyo ng Llama-3.1 405B o DeepSeek-V3 sa isang node lamang.

Cloud GPUs na may 16 GB+ VRAM — komportable para sa SDXL inference, 7B-13B model fine-tuning, at karamihan ng production inference workloads.

192 GB+ VRAM — Blackwell-class at MI300X. Pinakamataas na kapasidad sa device bawat GPU para sa trillion-parameter regime workloads.

Ang mga GPU na may 24 GB+ VRAM ay nagpapahintulot ng 13B-30B na model inference, mas malalaking batch sizes, at mas mahahabang context windows.

256 GB+ VRAM — hangganan ng AI training. MI325X, MI350X, MI355X, B300, GB200.

288 GB+ VRAM — ang pinakamataas na antas ng kapasidad ng memorya ng single-GPU na available ngayon.

GPUs na may 32 GB+ VRAM — ang panimulang punto para sa seryosong training at fine-tuning ng 30B+ na modelo nang walang sharding.

Ang 48 GB+ VRAM ay ang tamang sukat para sa fine-tuning ng 30B-70B na mga modelo sa isang GPU at para sa production multi-tenant…

64 GB+ VRAM — sumasaklaw sa mga premium na propesyonal na gawain at ang mas malalaking GPU para sa data-center na klase.

Ang 80 GB+ VRAM ang default para sa frontier AI training (A100 80GB, H100, H200, B200, MI300X). Ihambing ang bawat opsyon nang magkakatabi.

96 GB+ VRAM — para sa pagsasanay ng 70B+ na modelo nang walang sharding at para sa multi-GPU inference ng pinakamalalaking open models.