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24GB
显存
12.4
最高支持CUDA版本
11核
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60GB
内存
100GB
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Tesla-P40
¥0.50
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24GB
显存
12.4
最高支持CUDA版本
6核
CPU
6GB
内存
100GB
系统硬盘存储
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NVIDIA-L40S
¥4.50
/小时
48GB
显存
11.8
最高支持CUDA版本
21核
CPU
124GB
内存
100GB
系统硬盘存储
50GB
数据硬盘存储
Tesla-P40
¥0.50
/小时
24GB
显存
11.8
最高支持CUDA版本
6核
CPU
12GB
内存
100GB
系统硬盘存储
50GB
数据硬盘存储
NVIDIA-GeForce-RTX-4090
¥1.96
/小时
¥2.38/小时
24GB
显存
11.8
最高支持CUDA版本
11核
CPU
124GB
内存
100GB
系统硬盘存储
50GB
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NVIDIA-H800-PCIe
¥7.49
/小时
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80GB
显存
12.4
最高支持CUDA版本
21核
CPU
124GB
内存
100GB
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50GB
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NVIDIA-GeForce-RTX-3090
¥1.35
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显存
11.8
最高支持CUDA版本
9核
CPU
60GB
内存
0GB
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NVIDIA-A800-SXM4-80GB
¥12.00
/小时
80GB
显存
12.4
最高支持CUDA版本
15核
CPU
250GB
内存
0GB
系统硬盘存储
50GB
数据硬盘存储
算力参数
显卡对不同任务的适用性并不是固定的,科研人员需要根据算法的类型、数据集的大小、框架模型的差异等因素综合考虑,
建议您从显存大小、精度类型,算力大小为主来选择合适的GPU。
显存
相较于内存,显存能为显卡提供更快的存取速度,这在大模型微调、深度学习领域十分重要,显存不够可能导致训练失败或效率低下。
排名
GPU
显存大小
1
A100-80G
80G
2
A100-40G
48G
3
RTX800048G
40G
4
V100-32G
32G
5
RTX4090
24G
半精
深度学习领域最常用的精度,对⽐⾼精度的FP32与FP64降低了神经⽹络的显存占⽤,可以训练部署更⼤的⽹络,并且更节省时间。
排名
GPU
半精度算力
1
A100-80/40G
312 Tensor TFLOPS
2
RTX4090
165.2 Tensor TFLOPS
3
RTX8000
130.5 Tensor TFLOPS
4
V100-32/16G
125 Tensor TFLOPS
5
Titan V
110 Tensor TFLOPS
单精
大多数游戏用户重视的精度, 是IEEE 提出的一种用于表示浮点数的格式。它在计算机内存中占用 32 位。
排名
GPU
半精度算力
1
RTX4090
82.5 TFLOPS
2
RTX3090
35.5 TFLOPS
3
RTX3080ti
34.1 TFLOPS
4
A100-80/40G
19.5 TFLOPS
5
RTX8000
16.3 TFLOPS
双精
提供更高的精度和范围。许多科学计算需要处理非常小或非常大的数字,这时使用双精度浮点数可以更加适用。
排名
GPU
双精度算力
1
A100-80/40G
19.4 TFLOPS
2
V100-32/16G
7.8 TFLOPS
3
Titan V
6.9 TFLOPS
4
P100
4.7 TFLOPS
5
RTX4090
-
算力租赁市场
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A800 8卡
30000
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46台可用
CPU:2 × Intel_8358_Xeon_2.6GHz_32C_48M 内存:1024GB(32×32GB) 系统盘:2×960GB SSD 数据盘:2×3.84T NVME SSD GPU:8×NVIDIA A800(80G)-Nvlink 网卡:1×双口 25Gbps 网卡 4×单口 20
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3090八卡服务器,可应用于云游戏和AI推理服务。单台单月租赁价为6000
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