NVIDIA A100 SXM 80GB
120,00 USD3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
3 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenIteraGPU / GPU-Konfigurationen / NVIDIA A100 SXM 80GB
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A100 SXM 80 GB: Geben Sie Ihrem ML-Protokoll Platz.
Geben Sie Ihrem ML-Protokoll 80 GB pro Karte. IteraGPU vermietet die A100 SXM, um eine Ampere-Referenz wiederherzustellen, Ihre Anpassungen zu vergleichen und einen Zeitraum zu wählen, der Ihre Versuche und deren Auswertung abdeckt.
Ab 120,00 USD3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
Krypto ohne KYC. Konto erforderlich: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort. Ohne KYC-Verfahren und ohne Ausweisdokument.
Ihre Mietdauer3 / 7 / 30 Tage
NVIDIA A100 SXM 80GB
1 GPUs inklusive · 80 GB pro Karte · HBM2e
Paketgesamtpreis · 3 Tage
120,00 USD78 Karten verfügbar.
Diese Konfiguration mieten- GPUs pro Los
- 1
- Speicher pro GPU
- 80 Go
- Speichertyp
- HBM2e
- Verfügbare Lose
- 78
Wählen Sie den Zeitraum Ihrer Kampagne.
Preis in USD für ein vollständiges Los; 1 bis 10 Lose im Konfigurator. Der Gesamtbetrag ist das Paket multipliziert mit den Losen, ohne automatische Verlängerung.
NVIDIA A100 SXM 80GB
280,00 USD7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenNVIDIA A100 SXM 80GB
990,00 USD30 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
30 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehen80 GB für die vollständige Schleife wählen, nicht nur für die Gewichte
Die A100 SXM ist ein Kandidat, um ein Trainingsrezept wiederherzustellen, eine Anpassung zu bewerten und Varianten auf derselben Hardware zu vergleichen. Ihre 80 GB pro Karte bieten einen größeren Rahmen als Konfigurationen mit 48 GB; der konkrete Nutzen hängt von der Spitze Ihres Trainingsschritts und Ihrer Auswertung ab.
Addieren Sie den Bedarf an Gewichten, Aktivierungen, Gradienten und Optimierer je nach Ihrer Methode. Bei einer Anpassung mit wenigen trainierbaren Parametern bleiben die Aktivierungen weiterhin zu berücksichtigen. Wenn Ihre Last bereits problemlos in 48 GB passt, vergleichen Sie auch eine RTX A6000, bevor Sie das Paket buchen.
Sie bezahlen die Miete direkt in Krypto, ohne vorgeschriebenes Aufladen und ohne KYC oder Ausweisdokument. Das Bestellkonto verlangt Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort.
- Rezept bereits um Ampere herum aufgebaut: Behalten Sie dessen Versionen und numerischen Entscheidungen bei, um Ihre Referenz zu erstellen.
- Last durch 48 GB eingeschränkt: Prüfen Sie die Spitze der vollständigen Schleife und die angestrebte Microbatch, bevor Sie 80 GB wählen.
- Vergleich mit einer H100 SXM: Die Kapazität bleibt bei 80 GB pro Karte; vergleichen Sie die Kosten und die Ergebnisse Ihrer eigenen Last.
Beispielkampagne · 7 Tage
Eine Woche, um eine Referenz zu reproduzieren und eine Anpassung zu prüfen
Planen Sie 280,00 USD für ein Los mit A100 SXM ein, also eine GPU mit 80 GB für 7 Tage. Bereiten Sie den Ausgangs-Checkpoint und das Evaluierungsset vor und verteilen Sie Ihren Zeitplan auf die Wiederaufnahme der Referenz, den Test einer Anpassung, die Auswertung und den Export. Das Paket legt das Mietbudget fest; die Anzahl der machbaren Versuche hängt von ihrer gemessenen Dauer ab.
280,00 USD
7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
Dieses Paket für 7 Tage konfigurierenZwei Alternativen zum Vergleich je nach Ihrer Auslastung.
NVIDIA H100 SXM 80GB
475,00 USD7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
Zu vergleichen, wenn Sie eine neuere Generation prüfen möchten und dabei 80 GB pro GPU beibehalten wollen. Der Wechsel zur H100 löst für sich genommen keinen Bedarf an mehr als 80 GB Speicher.
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenNVIDIA RTX A6000 48GB
82,00 USD7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 48 GB pro GPU
Zu erwägen, wenn Ihr Training und Ihre Auswertung mit Spielraum in 48 GB passen. Vergleichen Sie das Paket und die Unterstützung Ihrer CUDA-Erweiterungen auf dieser anderen Ampere-Konfiguration.
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenBezahlen Sie Ihre Miete direkt in Krypto.
Direkte Zahlung ohne vorherige Aufladung, insbesondere in BTC auf Bitcoin oder USDT auf Tron. Konto erforderlich: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort. Ohne KYC-Verfahren und ohne Ausweisdokument.
Assets, Netzwerke und Zahlungsbedingungen ansehenWählen Sie Ihre Miete: die nützlichen Antworten.
Warum eine A100 SXM für eine Fine-Tuning-Kampagne wählen?
Die A100 SXM von IteraGPU bietet 80 GB HBM2e auf einer einzigen Karte. Sie ist ein Kandidat, wenn Ihre Anpassung den Rahmen von 48 GB sprengt oder wenn Sie eine Ampere-Referenz beibehalten möchten. Die Methode, die trainierbaren Parameter und die Länge der Beispiele bestimmen den Bedarf; der Modellname allein reicht für die Wahl nicht aus.
Welches Budget ist für ein Los mit A100 SXM einzuplanen?
Ein IteraGPU-Los umfasst eine A100 SXM mit 80 GB. Das vollständige Paket kostet 120,00 USD für 3 Tage, 280,00 USD für 7 Tage oder 990,00 USD für 30 Tage. Bei mehreren Losen multiplizieren Sie das Paket mit der gewählten Anzahl an Losen; diese Beträge sind keine Tagespreise.
Kann ich die 80 GB allein für die Gewichte des Modells reservieren?
Nein. Die Ausführung nutzt auch Speicher für die Aktivierungen, die Puffer und je nach Training für die Gradienten und die Optimierer-Zustände. Bewerten Sie die Spitze Ihres vollständigen Rezepts, einschließlich Auswertung und Sicherung, um zu entscheiden, ob eine A100-GPU mit 80 GB passt.
A100 oder H100 SXM: Welche wählen, wenn der Speicher mich einschränkt?
Beide IteraGPU-Angebote bieten 80 GB pro GPU. Eine H100 SXM liefert also keinen größeren Rahmen als eine A100 SXM. Wenn Ihre Ausführung diese Kapazität überschreitet, prüfen Sie eine Konfiguration mit mehr Speicher pro Karte oder eine Änderung des Rezepts; wenn sie passt, vergleichen Sie die Pakete und Ihre Messungen für dieselbe Aufgabe.
Ihr Protokoll / Ihre Messungen
Bereiten Sie eine vergleichbare Kampagne vor.
Ein Experiment rekonstruieren, bevor man es verbessert
Sammeln Sie den Start-Checkpoint, die Datenversion, die Aufteilung Training/Validierung und die genauen Parameter. Ein erster Durchlauf muss eine einfache Frage beantworten: Erhält man ein mit dem erwarteten Rezept konsistentes Ergebnis? Bewahren Sie die Versionen von Python, PyTorch und CUDA sowie die numerischen Optionen auf. Ein fester Seed erleichtert die Nachverfolgung, macht aber zwei verschiedene Umgebungen nicht zwangsläufig bitgenau identisch.
Ein vollständiges Budget von 80 GB aufstellen
Beim Training zählen mehr als nur die Gewichte. Die für die Rückpropagation aufbewahrten Aktivierungen und die Zustände des Optimierers können über die mögliche Microbatch-Größe entscheiden. Testen Sie einen echten Schritt und danach die Evaluierung und das Speichern, denn ihr Speicherbedarf kann abweichen. Activation Checkpointing tauscht einen Teil des Speichers gegen zusätzliche Rechenleistung: Vergleichen Sie seine Kosten über Ihre Schrittlänge, bevor Sie es generell einsetzen.
Ampere bietet unter anderem BF16- und TF32-Operationen. Geben Sie die von Ihrer Software verwendeten Formate an, statt anzunehmen, dass eine Standardkonfiguration zwischen zwei Versionen unverändert bleibt. Ein numerischer Vergleich lässt sich leichter nachvollziehen, wenn diese Entscheidungen explizit sind.
Die A100 zu einem nützlichen Vergleichspunkt machen
Die H100 SXM ermöglicht die Untersuchung einer neueren Generation mit derselben Kapazität von 80 GB. Messen Sie die Kosten, um Ihre Zielmetrik zu erreichen, nicht nur die Kosten eines Schritts. Wenn Ihre Last problemlos in 48 GB passt, kann auch eine A40 oder RTX A6000 in das Protokoll aufgenommen werden. Prüfen Sie in jedem Fall die Architekturen, die von den kompilierten Erweiterungen Ihres CUDA-Projekts anvisiert werden.
Wiederholungen und Buchung organisieren
Drei Tage erlauben es, eine Basis neu aufzubauen und eine Wiederaufnahme zu testen. Sieben Tage bieten ein Fenster für mehrere Seeds oder Ablationen. Dreißig Tage eignen sich für eine strukturierte Serie mit regelmäßigen Sicherungen und finalem Export. Bereiten Sie Ihr Versuchsmanifest vor, wählen Sie Dauer und Anzahl der Karten und ergänzen Sie dann die Bestellangaben. Nach der Krypto-Überweisung melden Sie diese mit „J'ai payé“ und finden den Vorgang in Ihrem Bereich.
Bereiten Sie Ihren ersten Test auf dieser Konfiguration vor
KV-Cache: Speicher nach Kontext, GQA und Batch berechnenQuantisierungen vergleichen: Speicher, Qualität und Nutzen-KostenMicrobatch und Akkumulation: den effektiven Batch berechnen
Das GPU-Datenblatt beschreibt eine Kapazität. Diese Methoden helfen Ihnen, die Eingaben, die Einstellung und das Ergebnis festzulegen, das Sie mit Ihrer eigenen Last überprüfen möchten.
Ihre Kampagne, Ihre Dauer.
NVIDIA A100 SXM 80GB · 120,00 USD für 3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU.