اصلي منځپانګې ته ورټوپ کړئ
د ماډل له مخې د GPU اندازه‌ټاکنه د موجودۍ له مخې وړاندیزونه نسخه‌لرونکي بیه‌لیکونه

د AI لپاره د لوړ فعالیت GPU ورېځ

د LLM استنتاج، fine-tuning، څو-مودالي کاري بارونو، کمپیوټري لید او څېړنې لپاره د ډیټابېس له بیې سره GPU کرایه کړئ؛ کره ځانګړنې او د ماډل له مخې د ظرفیت اندازه‌ټاکنه وګورئ.

د ماډل مدیریت شوې انجنیري په ثابته بیه د بدلون پروژه ده. د GPU کوربه‌توب جلا زېربنايي خدمت دی.

6
عام GPU انتخابونه
6
د کرایې لپاره بیه‌لرونکي GPU-ګانې
730
د ساعتونو/میاشت بنسټ

FusionPointAI / د ماډل انجنیري

پرمختللي ماډلونه د تولید لپاره عیار کړئ.

تایید شوې ماډل نسخې وټاکئ او د خپلو ژبو، هارډوېیر، اجرا چاپېریال او سپارلو اړتیاوو ته یې برابرې کړئ. د فرمایش وړ هر تنظیم خپله کره بیه تر checkout مخکې ښيي.

وړ ماډل نسخه وټاکئ، د ژبې او GPU غوره‌توبونه تنظیم او د بسته ښکته کول، مدیریت شوی کوربه‌توب یا دواړه انتخاب کړئ. کره بیه تر فرمایش مخکې ښودل کېږي.

د GPU کتلاګ او شته ظرفیت

تر کاري بار پورې د ځانګړې سپارښتنې مخکې هغه هارډوېیر وګورئ چې حسابوونکی یې پېژني. د کتلاګ توکي له ژوندۍ موجودۍ او تایید شوو بیو جلا دي.

NVIDIA H200 SXM 141GB GPU accelerator
NVIDIA · Hopper

NVIDIA H200 SXM 141GB

د لویو ماډلونو، اوږد context استنتاج، درنې fine-tuning او د لوړې حافظې AI کاري بارونو لپاره تر ټولو مناسب.

VRAM
۱۴۱٫۰۰ GB
حافظه
HBM3e
Bandwidth
۴٬۸۰۰ GB/s
محدود ظرفیت د څه لپاره تر ټولو مناسب د LLM استنتاج · د LLM دقیق عیارول
USD ۲٬۳۴۵/میاشت ~ USD ۳٫۲۱/ساعت
NVIDIA H100 SXM 80GB GPU accelerator
NVIDIA · Hopper

NVIDIA H100 SXM 80GB

د quantization سره د 70B کچې استنتاج، LoRA fine-tuning او لوړ throughput سرو کولو لپاره ښه برابر دی.

VRAM
۸۰٫۰۰ GB
حافظه
HBM3
Bandwidth
۳٬۳۵۰ GB/s
شته د څه لپاره تر ټولو مناسب د LLM استنتاج · د LLM دقیق عیارول
USD ۱٬۸۶۰/میاشت ~ USD ۲٫۵۵/ساعت
NVIDIA H100 PCIe 80GB GPU accelerator
NVIDIA · Hopper

NVIDIA H100 PCIe 80GB

د quantization سره د 70B کچې استنتاج، LoRA fine-tuning او لوړ throughput سرو کولو لپاره ښه برابر دی.

VRAM
۸۰٫۰۰ GB
حافظه
HBM2e
Bandwidth
۲٬۰۰۰ GB/s
محدود ظرفیت د څه لپاره تر ټولو مناسب د LLM استنتاج · د LLM دقیق عیارول
USD ۱٬۵۷۹/میاشت ~ USD ۲٫۱۶/ساعت
NVIDIA A100 SXM 80GB GPU accelerator
NVIDIA · Ampere

NVIDIA A100 SXM 80GB

د quantization سره د 70B کچې استنتاج، LoRA fine-tuning او لوړ throughput سرو کولو لپاره ښه برابر دی.

VRAM
۸۰٫۰۰ GB
حافظه
HBM2e
Bandwidth
۲٬۰۳۹ GB/s
شته د څه لپاره تر ټولو مناسب د LLM استنتاج · د LLM دقیق عیارول
USD ۹۱۵/میاشت ~ USD ۱٫۲۵/ساعت
NVIDIA L40S 48GB GPU accelerator
NVIDIA · Ada Lovelace

NVIDIA L40S 48GB

د منځنۍ کچې LLM-ونو، انځور جوړولو، کمپیوټري لید او لګښت‌ته پام لرونکي تولیدي استنتاج لپاره متوازن.

VRAM
۴۸٫۰۰ GB
حافظه
GDDR6 ECC
Bandwidth
۸۶۴ GB/s
شته د څه لپاره تر ټولو مناسب د LLM استنتاج · د انځور / ویډیو جوړول
USD ۵۰۶/میاشت ~ USD ۰٫۶۹/ساعت
NVIDIA L4 24GB GPU accelerator
NVIDIA · Ada Lovelace

NVIDIA L4 24GB

د کوچني ماډل استنتاج، embedding، بیا درجه‌بندي، پراختیا او لګښت‌حساس AI خدمتونو لپاره اغېزمن.

VRAM
۲۴٫۰۰ GB
حافظه
GDDR6
Bandwidth
۳۰۰ GB/s
شته د څه لپاره تر ټولو مناسب د LLM استنتاج · Embedding-ونه / بیا درجه‌بندي
USD ۲۵۰/میاشت ~ USD ۰٫۳۴/ساعت

څه چلول غواړئ؟

ساده حالت
څه چلول غواړئ؟
حسابوونکی د موجودۍ تر چاڼ مخکې د ماډل وزنونه، د اړتیا په صورت کې KV cache، د اجرا چاپېریال کاري ځای، د کاري بار اضافي اړتیا او د تولید اضافي ظرفیت اټکلوي.
پرمختللی حالت

له تایید شوې GPU موجودۍ څخه وټاکئ

د محصول ټاکلو لپاره کتلاګ وکاروئ؛ کله چې د ماډل اندازه، context اوږدوالی یا بودجه مهمه وي، سپارښتونکی وچلوئ.

NVIDIA H200 SXM 141GB GPU accelerator

NVIDIA H200 SXM 141GB

د لویو ماډلونو، اوږد context استنتاج، درنې fine-tuning او د لوړې حافظې AI کاري بارونو لپاره تر ټولو مناسب.

VRAM
141 GB
معماري
Hopper
بیه
USD ۲٬۳۴۵
GPU وګورئ

د GPU اندازه څنګه ټاکل کېږي

حسابوونکی د موجودۍ تر چاڼ مخکې د ماډل وزنونه، د اړتیا په صورت کې KV cache، د اجرا چاپېریال کاري ځای، د کاري بار اضافي اړتیا او د تولید اضافي ظرفیت اټکلوي.

استنتاج او روزنه

د استنتاج او روزنې اندازه جلا ټاکل کېږي. د روزنې په اټکل کې د اصلاحوونکي حالت، gradients یا د adapter حالت، activations، کاري ځای او د جوړښت محدودیتونه شامل دي.

Precision او quantization

ټیټ precision د ماډل د وزنونو حافظه کمولای شي، خو د quantization metadata، د اجرا چاپېریال کاري ځای او تخنیکي محدودیتونه لا هم پر ځای دي.

د نسخه‌لرونکي بیه‌لیک منطق

د بیه‌لیک غوښتنې د ماډل snapshot، د حسابوونکي نسخې، ټاکل شوي تنظیم او د بیې نسخې سره تړل کېږي؛ نو د کتلاګ راتلونکي بدلونونه بیه‌لیک نه بدلوي.

د AI GPU کوربه‌توب په اړه پوښتنې

VRAM څنګه اټکلېږي؟

اټکل‌کوونکی د ماډل وزنونه، KV cache، د اجرا چاپېریال کاري ځای، batch جوړول، د کاري بار اضافي اړتیا او د خوندیتوب اضافي ظرفیت سره یوځای حسابوي.

ایا د روزنې اندازه له استنتاج سره توپیر لري؟

هو. Fine-tuning او روزنه gradients، د اصلاحوونکي حالت، activations او د جوړښت محدودیتونه رانغاړي.

ایا خپل دودیز ماډل کارولای شم؟

هو. د پارامېټرونو شمېر او د معمارۍ جزئیات دننه کولای شئ؛ د ټیټ باور اټکلونه په نښه کېږي.

ایا سپارښتنې معیارسنجونې دي؟

نه. اټکلي پایلې او اندازه شوي د معیار معلومات جلا نښه کېږي.

ایا نه‌شتون لرونکی GPU اخیستل کېدای شي؟

نه. نه‌شتون لرونکی هارډوېیر په کتلاګ کې پاتې کېدای شي، خو د سمدستي پېرودلو وړ موجودي په توګه نه وړاندې کېږي.

بیه څنګه حسابېږي؟

د GPU کرایې بیې د ټاکل شوې ښودنیزې پیسې په بڼه، د تنظیم شوو اړولو او ګردولو اصولو له مخې ښودل کېږي. ستاسو د کرایې بیه‌لیک د تایید شوې کرایې د بیې نسخې له مخې تاییدېږي؛ د ماډل د بدلون بیه‌لیکونه په USD کې پاتې کېږي. هغه تنظیمونه چې تایید شوې بیه یا تخنیکي ارزونه ونه لري، دا مهال د فرمایش وړ نه دي.