Jedna godzina
$1.19
1 GPU × 1h · tylko obliczenia
Chmura GPU Ampere
NVIDIA A100 80 GB pozostaje praktycznym cloud GPU do trenowania, strojenia i stosów HPC zoptymalizowanych pod Ampere. GPURento podaje stawkę on-demand $1.19 za GPU-godzinę z samodzielnym tworzeniem w Paryżu i Frankfurcie po sfinansowaniu obszaru roboczego.
Przejrzane przez zespół infrastruktury GPURento · 1 września 2026
Scenariusze kosztów
Jedna godzina
$1.19
1 GPU × 1h · tylko obliczenia
Jeden dzień
$28.56
1 GPU × 24h · tylko obliczenia
Siedem dni
$199.92
1 GPU × 168h · tylko obliczenia
Średni miesiąc · 730h
$868.70
1 GPU × 730h · tylko obliczenia
| Pamięć | 80 GB HBM2e | Konfiguracja A100 wymieniona w katalogu. |
|---|---|---|
| Architektura | Ampere | Szerokie wsparcie frameworka CUDA. |
| Stawka na żądanie | $1.19 / GPU-godzina | Tylko obliczenia przed usługami dodatkowymi. |
| Dostępne regiony | Paryż · Frankfurt | Oba są widoczne w finansowanym panelu. |
Metoda decyzyjna
Poniższa treść oddziela opublikowane specyfikacje, referencje katalogowe GPURento i decyzje, które nadal wymagają benchmarku obciążenia.
Niższa stawka godzinowa może sprawić, że A100 będzie lepszym wyborem, gdy obciążenie dobrze się skaluje, a termin na to pozwala. Istotne porównanie to dolary za ukończone uruchomienie, przy tym samym oprogramowaniu i celu jakości.
Dodatkowa pamięć w porównaniu z GPU 24–48 GB może uniknąć agresywnej kwantyzacji lub złożonego shardingu. Do dostrajania uwzględnij wagi modelu, gradienty, stan optymalizatora, aktywacje i narzut frameworka w szacunku.
GPURento udostępnia A100 80 GB w obu regionach UE. Sfinansowane konto może utworzyć konfigurację, a następnie śledzić stan zasobu w panelu.
Lista wstępna katalogu
80 GB HBM2e · $1.19/godz.
Trenowanie, dostrajanie i HPC
80 GB HBM3 · $2.69/godz.
Intensywne trenowanie i inferencja FP8
48 GB GDDR6 ECC · $0.79/godz.
Inferencja produkcyjna, dostrajanie i wideo
Pytania
Katalog zaczyna się obecnie od 1,19 USD za godzinę GPU A100 80 GB, bez przechowywania i opcjonalnego sieciowania.
Często, ale zależy to od rozmiaru modelu, precyzji, optymalizatora i techniki. LoRA lub QLoRA mogą znacznie zmniejszyć zużycie pamięci w porównaniu z pełnym dostrojeniem.
Użyj benchmarku end-to-end. A100 oferuje niższą referencję godzinową, podczas gdy H100 może szybciej kończyć obciążenia transformerów i obsługuje nowsze ścieżki akceleracji.
Ostatnia weryfikacja 1 września 2026. Stawki GPURento są bieżącymi odniesieniami katalogowymi; stan udostępniania pozostaje widoczny w obszarze roboczym, a specyfikacje producenta nie zastępują benchmarków obciążenia.
Kontynuuj badania
Plan wdrożenia
Zasil obszar roboczy, wybierz Paryż lub Frankfurt i zapisz dokładne ustawienia obrazu, pamięci masowej i dostępu.