What's the peak FP16 performance of NVIDIA RTX 6000 Ada?
答案
Released in 2023, NVIDIA RTX 6000 Ada is an Ada Lovelace-class accelerator with 48 GB of GDDR6, 960 GB/s of memory bandwidth, and 362 FP16 TFLOPS of compute. FP32 peaks at 91.1 TFLOPS and the card draws up to 300W.
In practical terms: enough VRAM to load models into the ~48B-parameter range in FP16 (larger with quantisation), enough bandwidth to avoid memory-starving attention layers, and enough compute to train transformers at batch sizes that saturate modern optimisers.
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| 概览 | |||||
| Trustpilot 评分 | 3.3 | 4.4 | 0 | 3.7 | 4.6 |
| 总部 | United States | United States | United States | United States | United States |
| 供应商类型 | 以GPU为中心 | GPU市场 | 专注于GPU | 以GPU为中心 | 不适用 |
| 适用场景 | AI 训练，推理，微调，生成式 AI，研究，大型语言模型服务，Stable Diffusion | AI训练，推理，微调，Stable Diffusion，批处理，研究，大型语言模型服务，生成式AI | AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究 | AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI | AI训练、推理、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究 |
| GPU硬件 | |||||
| GPU 型号 | H100 SXM，A100 SXM，L40S，RTX 4090，RTX 6000 Ada，RTX 5090，RTX 3090 | B200，H200，H100 SXM，H100 NVL，A100 SXM，A100 PCIe，RTX 5090，RTX 5080，RTX 5070 Ti，RTX 6000 Pro，RTX 6000 Ada，RTX 4500 Ada，RTX A6000，RTX A5000，RTX A4000，L40S，L40，A40，A10，RTX 4090，RTX 4080，RTX 4070 Ti，RTX 4070，RTX 4060 Ti，RTX 4060，RTX 3090 Ti，RTX 3090，RTX 3080 Ti，RTX 3080，RTX 3070 Ti，RTX 3070，Tesla V100，Tesla T4，A2，GTX 1080 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大显存 (GB) | 80 | 192 | 141 | 288 | 192 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
| 互联 | NVLink | NVLink，InfiniBand | NVLink | NVLink | NVLink |
| 定价 | |||||
| 起始价格 ($/小时) | $0.11/hr | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 计费粒度 | 每秒 | 每秒 | 按分钟计费 | 每秒 | 按秒计费 |
| 竞价/可抢占 | 是 | 是 | 否 | 是 | 否 |
| 预留折扣 | 不适用 | 最高可达50%（1-6个月预订） | 不适用 | 15-29%（1个月至1年计划） | 不适用 |
| 免费额度 | 初创企业最高可达 10,000 美元 | 注册时赠送少量测试积分 | 无 | 首次消费满10美元后奖励5-500美元 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 |
| 出站费用 | 无（免费） | 根据主机不同而异（$/TB） | 无 | 无（免费） | 无（包含在套餐中） |
| 存储 | 容器磁盘（60GB 免费），卷磁盘，网络卷 | 根据主机不同而异（$/GB/小时，实例存在期间计费） | 实例包含本地NVMe | 容器/卷（每GB每月0.10美元），空闲卷（每GB每月0.20美元），网络存储（每GB每月0.07美元 1TB） | 500-720 GiB NVMe 启动盘（包含），大配置含 5 TiB NVMe 临时存储，卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月 |
| 基础设施 | |||||
| 区域 | 美国，欧洲，亚太，南美，非洲，中东（20+ 个地点） | 500+地点，40+数据中心 | 美国（Tier III数据中心） | 31个全球区域 | 纽约（NYC2）、多伦多（TOR1）、亚特兰大（ATL1）、里士满（RIC1）、阿姆斯特丹（AMS3） |
| 正常运行时间 SLA | 99.9% | 无正式SLA（可见主机可靠性评分） | Tier III（99.98%设计） | 99.99% | 99% |
| 开发者体验 | |||||
| 框架 | PyTorch，TensorFlow，CUDA，cuDNN，TensorRT | PyTorch，TensorFlow，CUDA，vLLM，ComfyUI | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker 支持 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| SSH 访问 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 是 | 是 | 否 | 是 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 设置时间 | 不适用 | 秒 | 分钟 | 即时 | 分钟 |
| Kubernetes 支持 | 否 | 否 | 否 | 否 | 是 |
| 业务条款 | |||||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 | SOC 2 类型2，HIPAA，GDPR，CCPA | SOC 2 类型II HIPAA | SOC 2 类型 II | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA（含 BAA）、CSA STAR 1 级 |
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