What's the peak FP16 performance of NVIDIA Tesla P4?
答案
Released in 2016, NVIDIA Tesla P4 is an Pascal-class accelerator with 8 GB of GDDR5, 192 GB/s of memory bandwidth, and FP16 TFLOPS of compute. FP32 peaks at 5.5 TFLOPS and the card draws up to 75W.
In practical terms: enough VRAM to load models into the ~8B-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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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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