> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://novita.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Wie wählt man eine GPU aus? ## Einführung Novita AI bietet eine Vielzahl von GPU-Container-Cloud-Computing-Spezifikationen, um unterschiedliche Anforderungen an Virtualisierungsfähigkeiten zu erfüllen und eine breite Palette von Geschäftsanwendungen und Serviceszenarien zu unterstützen. Jede Computing-Spezifikation ist basierend auf Unterschieden in der Hardwarefähigkeit in mehrere Familien unterteilt. Jede Familie verwendet unterschiedliche Intel-Prozessoren, CPU/memory-Verhältnisse, GPU-Karten, Cloud-Datenträgertypen und Methoden zur Netzwerkkartenvirtualisierung, um differenzierte Computing-, Speicher- und Netzwerkleistung zu erzielen. Jede Familie ist weiter in verschiedene Instanzspezifikationen unterteilt, wobei höhere Spezifikationen eine stärkere Leistung bieten. ## Wie wählt man eine GPU aus? | Modell | Speicher | Single Precision (FP32) | Half Precision (FP16) | Beschreibung | | --------- | -------- | ----------------------- | --------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Tesla P40 | 24 GB | 11.76 T | 11.76 T | Basierend auf der früheren Pascal-Architektur, geeignet für Aufgaben, die großen Speicher erfordern und Versionen von cuda vor 11.x verwenden. | | TITAN XP | 12 GB | 12.15 T | 12.15 T | Ein älteres Modell unter der Pascal-Architektur, eine geeignete Einstiegsauswahl für Anfänger. | | 1080 Ti | 11 GB | 11.34 T | 11.34 T | Ein Produkt derselben Generation wie TITAN XP, geeignet für Einsteiger, wobei der Speicher von 11 GB in einigen Fällen einschränkend sein kann. | | 2080Ti | 11 GB | 13.45 T | 53.8 T | GPU mit Turing-Architektur, bietet gute Leistung, insbesondere geeignet für Mixed-Precision-Computing-Szenarien, mit einem hohen Preis-Leistungs-Verhältnis. | | V100 | 16/32 GB | 15.7 T | 125 T | Ein High-End-Produkt, das für professionelle Computing-Szenarien entwickelt wurde, insbesondere geeignet für rechenintensive Aufgaben mit hoher Halbpräzision, führend unter den Compute-Karten der vorherigen Generation. | | 3060 | 12 GB | 12.74 T | About 24 T | Wenn der Speicher der 1080 Ti die Anforderungen nicht erfüllt, bietet die 3060 eine gute Alternative, insbesondere geeignet für Anfänger, und erfordert die Verwendung von cuda 11.x. | | A4000 | 16 GB | 19.17 T | About 76 T | Ausgewogenes Verhältnis von Speicher und Rechenleistung, geeignet für fortgeschrittene Nutzer. Erfordert die Verwendung einer cuda 11.x-Umgebung. | | 3080Ti | 12 GB | 34.10 T | About 70 T | Hervorragende Leistungsabgabe macht sie zu einer idealen Wahl für Szenarien, die keinen extrem großen Speicher erfordern. Erfordert die Verwendung von cuda 11.x. | | A5000 | 24 GB | 27.77 T | About 117 T | Hochleistungs-GPU, geeignet für Szenarien, die großen Speicher und hohe Halbpräzisions-Rechenleistung erfordern. Erfordert die Verwendung von cuda 11.x. | | 3090 | 24 GB | 35.58 T | About 71 T | Bietet hervorragende Leistung und Speicherkapazität, geeignet für eine breite Palette von Anwendungsszenarien, die erste Wahl für Kosteneffizienz. Erfordert die Verwendung von cuda 11.x. | | A40 | 48 GB | 37.42 T | 149.7 T | Enorme Speicherkapazität, Rechenleistung nahe an der 3090, geeignet für Computing-Aufgaben mit extrem hohen Speicheranforderungen. Erfordert die Verwendung von cuda 11.x. | | A100 SXM4 | 40/80 GB | 19.5 T | 312 T | Professionelle Top-Computing-GPU mit enormem Speicher und Halbpräzisions-Rechenfähigkeit, geeignet für die komplexesten Computing-Aufgaben. Unterstützt NVLink, optimiert für paralleles Multi-Card-Computing. Erfordert die Verwendung von cuda 11.x. | | 4090 | 24 GB | 82.58 T | 165.2 T | Eine Hochleistungs-GPU der neuen Generation, bietet hervorragende Single-Precision- und Half-Precision-Rechenfähigkeit, geeignet für Szenarien mit hohem Preis-Leistungs-Verhältnis. Abgesehen vom relativ kleinen Speicher hat sie nahezu keine offensichtlichen Schwächen. | ## Hinweise * Preise und Konfigurationsoptionen für GPU-Instanzen (Systemdatenträger, Datendatenträger, öffentliche IP usw.) können auf der Konsolenseite eingesehen werden. Diese Preise dienen nur als Referenz; maßgeblich ist die tatsächliche Bestellung in der Novita AI-Konsole. * Instanzspezifikationen variieren je nach Region und Verfügbarkeitszone; bitte beachten Sie die tatsächliche Anzeige in der Konsole. * GPU-Instanzen können nur innerhalb derselben Spezifikationsfamilie geändert werden. Ausführliche Informationen finden Sie im Dokument zum Ändern von Instanzspezifikationen. * Informationen zum Kauf von Instanzen finden Sie in den Abschnitten zum Kauf von GPU-Container-Cloud-Computing-Instanzen und zum Kauf von High-Performance-Computing-GPU-Instanzen. **Das tatsächliche Angebot unterliegt dem [GPU-Markt](https://novita.ai/gpu-instance/console/explore).**