A100 GPU інстанс
Універсальний GPU для машинного навчання, HPC, аналітики даних і стабільних production-навантажень з підтримкою MIG.
Переваги A100 GPU
Висока продуктивність
Завдяки архітектурі Hopper і підтримці великої кількості ядер CUDA, відеокарта надає найвищу потужність для обчислень у сфері AI та ML.
Велика пропускна здатність памʼяті
Ідеальна для інтенсивних обчислень та великих моделей, які вимагають багато памʼяті з високою швидкістю.
Мульти-інстанс режим (MIG)
Підтримує поділ одного GPU на кілька віртуальних екземплярів, що дозволяє одночасно працювати з кількома завданнями без втрати продуктивності.
Гнучкість у налаштуваннях
Сумісність із платформами на базі контейнерів, як Kubernetes, дозволяє налаштувати масштабовані середовища з великим доступом до обчислювальних ресурсів.
Технічні характеристики
Погодинні та подробні тарифи
wybierz korzystną instancję GPU
Приклади використання хмари з GPU
Глибоке навчання та штучний інтелект (AI)
Компанія, яка розробляє передові рішення для обробки зображень і відео, може використовувати хмарні NVIDIA A100 для збільшення точності моделі комп’ютерного зору. Наприклад, у створенні системи розпізнавання об’єктів у реальному часі для безпілотних автомобілів.
NVIDIA A100 має велику пропускну здатність пам’яті (3 ТБ/с) та кількість ядер CUDA (16,896). Це дозволяє значно пришвидшити тренування моделей на великих обсягах даних. Паралельні обчислення і підтримка FP8, дозволяють швидко налаштовувати і перевіряти різні архітектури нейронних мереж. Це зменшує час на підготовку алгоритму до реального використання.
Наукові дослідження та обчислення
NVIDIA A100 підходить для моделювання складних процесів у сфері біоінформатики. Наприклад, для досліджень з виявлення нових ліків, та моделювання взаємодії хімічних речовин.
GPU NVIDIA A100 дозволяє швидко обробляти дані та забезпечує точний аналіз. Це можливо завдяки швидкому доступу до великих обсягів памʼяті та можливостям обчислення на рівні 16,896 CUDA-ядер.
Графіка високої роздільної здатності та рендеринг
Студії візуальних ефектів використовують хмарні NVIDIA A100 для створення фотореалістичних зображень і графічних сцен, які необхідно рендерити. Відеокарта прискорює процес та впливає на швидкість виходу продукції.
A100 дозволяє обробляти складні текстури, рендерити світлові ефекти та симулювати фізику в реальному часі. Завдяки технології NVLink, яка дозволяє обʼєднувати декілька GPU, RenderSpace може значно прискорити рендеринг та зменшити час виконання проєктів.
Обробка великих даних та аналітика
Компанії, що спеціалізуються на аналізі великих обсягів даних, використовують NVIDIA A100, щоб проводити складну аналітику та прогнозувати коливання цін і поведінку ринку.
Інстанс GPU NVIDIA A100 пропонує обробку на багатьох ядрах та значну пропускну здатність. Це дозволяє DataPulse запускати інтенсивні симуляції ринку в режимі реального часу. Це особливо важливо в умовах мінливого ринку, де швидкість аналізу даних впливає на якість прийняття рішень.
Подивитись інші типи
хмарних GPU
Надійний варіант для візуальних обчислень, VDI, rendering pipelines, інженерних задач і AI inference з великими сценами.
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Оптимальний для LLM inference, RAG-систем, навчання великих моделей і задач, де потрібна збільшена GPU-памʼять та висока пропускна здатність.
Підходить для AI inference, візуалізації, 3D-рендерингу, відеообробки та генеративних моделей середнього розміру.
Dlaczego warto wybrać GPU instance w OneCloudPlanet?
Wspólny ekosystem
OneCloudPlanet zapewnia wygodny ekosystem do łączenia GPU Cloud z innymi usługami. Oferujemy integrację z usługami chmurowymi, serwerami obliczeniowymi i rozwiązaniami do przechowywania danych. Dzięki temu infrastruktura obliczeniowa jest bardziej elastyczna i łatwiejsza do skalowania.
Wsparcie Kubernetes
GPU w chmurze OneCloudPlanet obsługuje integrację z Kubernetes. Pozwala to programistom konfigurować i automatyzować procesy: wdrażanie, zarządzanie oraz skalowanie zasobów GPU. Optymalizuje to moc obliczeniową i zapewnia stabilność usług nawet przy szczytowych obciążeniach.
Opłata tylko za użyte zasoby
Płacisz tylko za faktycznie wykorzystane zasoby w całym ekosystemie usług. Nie ma stałych kosztów ani ukrytych opłat. Takie podejście powstało, aby infrastruktura była bardziej elastyczna.
Profesjonalne wsparcie
Zespół wsparcia technicznego jest dostępny 24/7, aby pomagać klientom na każdym etapie pracy z infrastrukturą GPU. Pomagamy w całym procesie: od konfiguracji i wdrożenia po utrzymanie oraz rozwiązywanie problemów technicznych.
Dokumentacja
Najnowsze publikacje
Wszystko, co potrzebne do stworzenia stabilnego, bezpiecznego i skalowalnego środowiska
Checklist przekazania dyżuru on-call w cloud dla niezawodnego wsparcia 24/7: mniej luk kontekstowych, szybsze rozwiązywanie incydentów
Praktyczny checklist przekazania dyżuru on-call w cloud, który pomaga utrzymać ciągłość wsparcia, nie przegapiać krytycznych sygnałów i szybciej zamykać incydenty.
Plan change freeze i rollback dla bezpiecznych wydań na produkcję: jak zmniejszyć ryzyko awarii przy krytycznych aktualizacjach
Praktyczne podejście do change freeze i rollback, które pomaga utrzymać stabilność produkcji, dostępność usług dla klientów i szybko odtworzyć działanie po nieudanej aktualizacji.
Playbook planowania cloud maintenance window dla stabilnych aktualizacji usług: mniej zakłóceń i ciągłość pracy klientów
Praktyczny playbook cloud maintenance window: jak bezpiecznie planować aktualizacje, ograniczać ryzyko zakłóceń i utrzymać przewidywalność operacji klientów.
Playbook testów disaster recovery dla cloud instance: potwierdź gotowość odtworzenia przed realną awarią
Praktyczny playbook testów cloud disaster recovery, który pomaga potwierdzić gotowość odtworzenia, ograniczyć ryzyko i utrzymać dostępność usług klienckich podczas krytycznych zakłóceń.
Runbook reagowania na incydenty cloud dla szybszego odtwarzania usług: mniej przestojów i stabilne doświadczenie klientów
Praktyczny runbook reagowania na incydenty cloud, który skraca przestoje, przyspiesza odtwarzanie i pomaga utrzymać stabilną pracę usług klienckich.
Kalendarz capacity planning dla cloud instance: jak utrzymać szybkie usługi w szczytach wzrostu
Praktyczny miesięczny kalendarz planning pojemności cloud instance, który pomaga utrzymać stabilny czas odpowiedzi w szczytach i kontrolować koszty infrastruktury.
Playbook rightsizing cloud instance i kontroli kosztów: jak utrzymać wydajność i obniżyć miesięczne wydatki
Praktyczny playbook rightsizing cloud instance, który obniża miesięczne koszty infrastruktury bez utraty stabilnej wydajności usług.
Checklist multi-region failover dla OpenStack + Kubernetes: stabilność usług klienckich
Praktyczny checklist multi-region failover dla OpenStack i Kubernetes wspierający stabilność usług klienckich.
Bazowy monitoring i alerting dla cloud instances: jak zatrzymać „ciche” awarie zanim dotkną klientów
Praktyczna baza monitoringu i alertingu cloud instances, która pomaga wcześniej wykrywać awarie i skracać przestoje.
Strategia backupu dla Cloud Instance i szybkiego odtwarzania: praktyczny playbook RPO/RTO na 2026
Praktyczna strategia backupu cloud instance: RPO/RTO, poziomy ochrony, regularne testy odtworzenia i kontrola kosztów przechowywania.