NVIDIA Tesla P4 的张量核心性能
答案
简短回答：NVIDIA Tesla P4 运行在 FP16 TFLOPS，配备 192 GB/s 内存带宽。详细回答取决于运行的具体任务。
对于大批量密集 FP16 训练，NVIDIA Tesla P4 饱和张量核心，吞吐量接近峰值 FLOPS。对于长上下文基础模型的内存带宽受限推理，带宽更为关键——192 GB/s 数值比峰值 TFLOPS 更重要。科学计算方面，FP32 的 5.5 TFLOPS 是相关指标，使 NVIDIA Tesla P4 符合其 Pascal 类别的 HPC 预期。
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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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