Tensor core performance of NVIDIA Tesla P4
答案
The short answer: NVIDIA Tesla P4 runs at FP16 TFLOPS with 192 GB/s of memory bandwidth. The longer answer depends on what you run.
For dense FP16 training with large batches, NVIDIA Tesla P4 saturates tensor cores and delivers throughput close to peak FLOPS. For memory-bound serving on long-context foundation models, bandwidth dominates — the 192 GB/s figure matters more than headline TFLOPS. For scientific computing, FP32 at 5.5 TFLOPS is the relevant number and puts NVIDIA Tesla P4 in line with the HPC expectations of its Pascal class.
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拥有24年托管经验和全硬件级控制的裸金属GPU服务器。
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|---|---|
| 概览 | |
| Trustpilot 评分 | 4.6 |
| 总部 | Lithuania |
| 供应商类型 | 不适用 |
| 适用场景 | AI训练，推理，微调，渲染，研究，高性能计算，生成式AI，深度学习 |
| GPU硬件 | |
| GPU 型号 | A100，A40，A16，A10，A2，Tesla P4 |
| 最大显存 (GB) | 80 |
| 每实例最大 GPU 数 | 2 |
| 互联 | PCIe |
| 定价 | |
| 起始价格 ($/小时) | $0.16/hr |
| 计费粒度 | 每小时 |
| 竞价/可抢占 | 否 |
| 预留折扣 | 不适用 |
| 免费额度 | 无 |
| 出站费用 | 不适用 |
| 存储 | NVMe SSD，弹性块存储（$0.071/GB/月） |
| 基础设施 | |
| 区域 | 立陶宛，荷兰，德国，瑞典，美国，新加坡（6个地点） |
| 正常运行时间 SLA | 99.97% |
| 开发者体验 | |
| 框架 | PyTorch，TensorFlow，CUDA（裸金属 — 全栈控制） |
| Docker 支持 | 是 |
| SSH 访问 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 否 |
| API / 命令行界面 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 |
| Kubernetes 支持 | 是 |
| 业务条款 | |
| 最小承诺 | 无 |
| 合规性 | ISO 27001，ISO 20000-1，GDPR，PCI DSS |
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