Hardwareeinheitenausprägungen nach Region
Auf dieser Seite werden die Hardwareausprägungen aufgeführt, die für dedizierte KI-Cluster in OCI Generative AI nach Region verfügbar sind.
Verwenden Sie Hardwareausprägungen, wenn Sie ein dediziertes KI-Cluster zum Hosten eines Modells erstellen. Die Hardwareausprägung identifiziert die zugrunde liegende Hardware für das dedizierte KI-Cluster, wie A100_80G oder H100.
In den Aggregattabellen für Regionen wird nur die Hardwareausprägung aufgeführt. Providerpräfixe und Einheitenanzahl werden nicht in den Aggregattabellen der Region angezeigt.
Der vollständige Ausprägungsname der Einheit in der Konsole oder API hängt davon ab, wie das Modell verfügbar gemacht wird:
- Von OCI Generative AI angebotene Modelle für dediziertes Hosting: Der Ausprägungsname der Einheit beginnt mit einem Provider oder Model-Family-Präfix. Beispiele sind
Cohere_A100_80G_X4,Meta_H100_X8undOAI_A10_X2. - Importierte Modelle: Der Ausprägungsname der Einheit enthält kein Providerpräfix. Beispiel: Verwenden Sie
A100_80G_X4oderH100_X8. Wenn Sie das dedizierte Hosting-KI-Cluster erstellen, wählen Sie das importierte Modell getrennt von der Ausprägung der Hardwareeinheit aus.
In beiden Benennungsmustern identifizieren Werte wie A100_80G und H100 die Hardwareausprägung, und der Wert nach X gibt die Anzahl der Hardwareeinheiten an.
Die Anzahl der AI-Einheiten basiert auf der Hardwareausprägung und der Anzahl der Hardwareeinheiten, nicht auf dem Providerpräfix. Beispiel: H100_X2 und Cohere_H100_X2 verwenden zwei H100-Hardwareeinheiten und dieselbe AI-Einheitenanzahl. Informationen zur Anzahl der AI-Einheiten jeder Hardwareeinheitenausprägung finden Sie unter Hardwareeinheitenausprägungen, Servicelimits und AI-Einheitsanzahl.
Nordamerika
In der folgenden Tabelle sind Hardwareausprägungen für die Regionen in Nordamerika aufgeführt.
| US East (Ashburn) (OC1) |
US Midwest (Chicago) (OC1) |
US West (Phoenix) (OC1) |
US Gov West (Phoenix) (OC2) |
US DoD West (Phoenix) (OC3) |
|---|---|---|---|---|
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Um B300-Einheiten in einer Regierungsregion zu verwenden, fordern Sie eine Erhöhung des Servicelimits für das dedicated-unit-b300-count-Limit an. Anweisungen finden Sie unter Erhöhung des Servicelimits für US Government Cloud- und US Defense Cloud-Mandanten beantragen.
Südamerika
In der folgenden Tabelle sind Hardwareausprägungen für die Regionen Südamerikas aufgeführt.
| Brazil East (Sao Paulo) (OC1) |
|---|
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Europa
In der folgenden Tabelle sind Hardwareausprägungen für die Regionen "Europa" aufgeführt.
| Germany Central (Frankfurt) (OC1) |
EU Sovereign Central (Frankfurt) (OC19) |
UK South (London) (OC1) |
UK Gov South (London) (OC4) |
|---|---|---|---|
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Naher Osten
In der folgenden Tabelle sind Hardwareausprägungen für die Regionen im Nahen Osten aufgeführt.
| Saudi Arabia Central (Riad) (OC1) |
UAE Central (Abu Dhabi) (OC1) |
UAE East (Dubai) (OC1) |
|---|---|---|
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Asien/Pazifik
In der folgenden Tabelle sind Hardwareausprägungen für die Regionen im asiatisch-pazifischen Raum aufgeführt.
| India South (Hyderabad) (OC1) |
Japan Central (Osaka) (OC1) |
|---|---|
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Hardwareeinheitenausprägungen, Servicelimits und Anzahl KI-Einheiten
In der folgenden Tabelle sind das Servicelimit, die erforderlichen Hardwareeinheiten und die Anzahl der AI-Einheiten für jede Hardwareeinheitenausprägung aufgeführt. Die Anzahl der AI-Einheiten wird durch die Hardwareausprägung und die Nummer nach X bestimmt. Ein Provider oder Modellfamilienpräfix ändert die Anzahl der AI-Einheiten nicht. Beispiel: Suchen Sie in dieser Tabelle nach H100_X2 für H100_X2 oder Cohere_H100_X2.
Die KI-Einheitenanzahl ist der Preismultiplikator für ein Replikat einer Hardwareeinheitenausprägung. Um den Stundenpreis für ein Replikat zu schätzen, multiplizieren Sie den anwendbaren Preis für die KI-Einheit pro Stunde auf der Preisfindungsseite mit der Anzahl der KI-Einheiten in der Tabelle. Wenn das Cluster über mehrere Replikate verfügt, multiplizieren Sie das Ergebnis auch mit der Anzahl der Replikate.
| Ausprägung der Hardwareeinheit | Servicelimitname | Erforderliche Hardwareeinheiten | Anzahl AI-Einheiten |
|---|---|---|---|
A10_X1 |
dedicated-unit-a10-count |
1 | 1,77 |
A10_X2 |
dedicated-unit-a10-count |
2 | 3,54 |
A10_X4 |
dedicated-unit-a10-count |
4 | 7,08 |
A100_40G_X1 |
dedicated-unit-a100-40g-count |
1 | 2,7 |
A100_40G_X2 |
dedicated-unit-a100-40g-count |
2 | 5,4 |
A100_40G_X4 |
dedicated-unit-a100-40g-count |
4 | 10,8 |
A100_40G_X8 |
dedicated-unit-a100-40g-count |
8 | 21,6 |
A100_80G_X1 |
dedicated-unit-a100-80g-count |
1 | 3,24 |
A100_80G_X2 |
dedicated-unit-a100-80g-count |
2 | 6,48 |
A100_80G_X4 |
dedicated-unit-a100-80g-count |
4 | 12,96 |
A100_80G_X8 |
dedicated-unit-a100-80g-count |
8 | 25,92 |
B200_X1 |
dedicated-unit-b200-count |
1 | 8,02 |
B200_X2 |
dedicated-unit-b200-count |
2 | 16,04 |
B200_X4 |
dedicated-unit-b200-count |
4 | 32,08 |
B200_X8 |
dedicated-unit-b200-count |
8 | 64,16 |
B300_X1 |
dedicated-unit-b300-count |
1 | 9,75 |
B300_X2 |
dedicated-unit-b300-count |
2 | 19,5 |
B300_X4 |
dedicated-unit-b300-count |
4 | 39 |
H100_X1 |
dedicated-unit-h100-count |
1 | 6,01 |
H100_X2 |
dedicated-unit-h100-count |
2 | 12,02 |
H100_X4 |
dedicated-unit-h100-count |
4 | 24,04 |
H100_X8 |
dedicated-unit-h100-count |
8 | 48,08 |
H100_X16 |
dedicated-unit-h100-count |
16 | 96,16 |
H200_X1 |
dedicated-unit-h200-count |
1 | 6,22 |
H200_X2 |
dedicated-unit-h200-count |
2 | 12,44 |
H200_X4 |
dedicated-unit-h200-count |
4 | 24,88 |
H200_X8 |
dedicated-unit-h200-count |
8 | 49,76 |
Mit dem Oracle Cloud-Kostenrechner können Sie die Kosten Ihrer dedizierten KI-Clusterkonfiguration schätzen. Wenn für den Mandanten nicht genügend Limits für die ausgewählte Hardwareausprägung und Einheitenanzahl vorhanden sind, Limiterhöhungsanforderung erstellen.
Hardwareeinheitenausprägungen für importierte Modelle
Wählen Sie für ein importiertes Modell eine kompatible Hardwareeinheitenausprägung aus, die in der Zielregion verfügbar ist. Ausprägungsnamen für importierte Modelle enthalten kein Providerpräfix, weil Sie das importierte Modell separat auswählen, wenn Sie das dedizierte AI-Cluster für das Hosting erstellen. Beispiel: H100_X2 erfordert zwei H100-Hardwareeinheiten. Informationen zum Servicelimit und zur Anzahl der KI-Einheiten finden Sie unter Hardware Unit-Ausprägungen, Servicelimits und AI Unit-Anzahl.
Verwenden Sie die Regionsübersichtstabellen auf dieser Seite, um die in jeder Region verfügbaren Hardwareausprägungen zu identifizieren. Die empfohlenen Ausprägungen für dedizierte KI-Clustereinheiten für jedes importierte Modell finden Sie unter Kompatible Modelle. Die empfohlene Ausprägung kann als Baseline verwendet werden. Sie können jedoch mehr Hardwareressourcen verwenden, wenn das Modell sie unterstützt und die Ausprägung in der Region verfügbar ist.
Nachdem Sie eine kompatible Einheitenausprägung für das Modell und die Zielregion identifiziert haben, erstellen Sie ein dediziertes KI-Cluster für das Hosting von Modellen, und wählen Sie die Einheitenausprägung aus. Wenn das Cluster aktiv wird, erstellen Sie einen Endpunkt für das Modell im Cluster.
Um den Stundenpreis für ein importiertes Modellcluster zu berechnen, multiplizieren Sie den Preis für die KI-Einheit pro Stunde für Oracle Cloud Infrastructure Generative AI - Modellimport auf der Preisseite mit der Anzahl der KI-Einheiten für die ausgewählte Ausprägung. Wenn das Cluster über mehrere Replikate verfügt, multiplizieren Sie das Ergebnis auch mit der Anzahl der Replikate.
Fakturierung für dedizierte KI-Cluster, die importierte Modelle hosten
Dedizierte KI-Cluster, die importierte Modelle hosten, erfordern nicht die Mindestverpflichtung von 744 Einheiten, die für dedizierte KI-Cluster gilt, die vortrainierte Modelle in OCI Generative AI hosten. Stattdessen hat ein dediziertes KI-Cluster mit importiertem Modell eine fakturierbare Mindestdauer von einer Stunde. Beispiel: Ein Cluster, das eine KI-Einheit verwendet und 30 Minuten lang ausgeführt wird, wird eine KI-Einheitsstunde in Rechnung gestellt.
Nach der ersten Stunde basieren die Gebühren auf der tatsächlichen Laufzeit des Clusters und werden anteilig auf die Millisekunde verteilt. Beispiel: Ein Cluster, das eine Stunde und eine Minute lang ausgeführt wird, wird für diese Dauer statt für zwei volle Stunden in Rechnung gestellt.
OCI sendet Nutzungsdatensätze alle fünf Minuten an Metering and Billing, während das Cluster ausgeführt wird. Wenn das Cluster gelöscht wird, bevor das einstündige Minimum erreicht ist, meldet OCI weiterhin abrechenbare Nutzung, bis das Minimum erreicht ist. Wenn das Cluster mehr als eine Stunde lang ausgeführt wird, sendet OCI weiterhin alle fünf Minuten Nutzungsdatensätze, bis das Cluster gelöscht wird.
Informationen zum Workflow "Importiertes Modell" finden Sie unter Importierte Modelle verwalten.
Baseline-Hardwareeinheitenausprägungen für OCI-Modelle
In den folgenden regionalen Tabellen werden die vollständigen providerspezifischen Einheitenausprägungsnamen für Modelle angezeigt, die von OCI Generative AI für dediziertes Hosting angeboten werden. Um die Anzahl der AI-Einheiten zu ermitteln, entfernen Sie das Provider- oder Modellfamilienpräfix, und suchen Sie die verbleibende Hardwareeinheitenausprägung unter Hardwareeinheitenausprägungen, Servicelimits und Anzahl der AI-Einheiten. Beispiel: Verwenden Sie die Zeile H100_X2, um die Anzahl der AI-Einheiten für Cohere_H100_X2 zu ermitteln.
Nordamerika - Basisausprägungen
In der folgenden Tabelle werden die Ausprägungsnamen der Baseline-Hardwareeinheit für Modelle in Nordamerika aufgeführt. Sie können weitere Replikate einer Baselineausprägung angeben, wenn Sie ein dediziertes KI-Cluster erstellen oder das Cluster später aktualisieren.
| Modellname | US East (Ashburn) (OC1) |
US Midwest (Chicago) (OC1) |
US West (Phoenix) (OC1) |
US Gov West (Phoenix) (OC2) |
US DoD West (Phoenix) (OC3) |
|---|---|---|---|---|---|
| Cohere-Befehl A |
|
|
|
- | - |
| Cohere Command A Reasoning |
|
|
|
- | - |
| Cohere Command A Vision |
|
|
|
- | - |
| Cohere Embed 4 |
|
|
- |
|
|
| Cohere Rerank 4 Pro |
|
|
|
- | - |
| Cohere Rerank 4 Schnell |
|
|
|
- | - |
| Meta Llama 4 Maverick |
|
|
- | - | - |
| Meta Llama 4 Pfadfinder |
|
|
- | - | - |
| Meta Llama 3.3 70B (Standard) | - |
|
|
- | - |
| Meta Llama 3.3 70B (dynamisches FP8) | - |
|
|
|
|
| OpenAI gpt-oss-20b |
|
|
|
- | - |
| OpenAI gpt-oss-120b |
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Basisausprägungen für Südamerika
In der folgenden Tabelle sind die Ausprägungsnamen der Baseline-Hardwareeinheit für Modelle in Südamerika aufgeführt. Sie können weitere Replikate einer Baselineausprägung angeben, wenn Sie ein dediziertes KI-Cluster erstellen oder das Cluster später aktualisieren.
| Modellname | Brazil East (Sao Paulo) (OC1) |
|---|---|
| Cohere-Befehl A |
|
| Cohere Command A Reasoning |
|
| Cohere Command A Vision |
|
| Cohere Embed 4 |
|
| Cohere Rerank 4 Pro |
|
| Cohere Rerank 4 Schnell |
|
| Meta Llama 4 Maverick |
|
| Meta Llama 4 Pfadfinder |
|
| Meta Llama 3.3 70B (Standard) |
|
| Meta Llama 3.3 70B (dynamisches FP8) |
|
| OpenAI gpt-oss-20b |
|
| OpenAI gpt-oss-120b |
|
Basisausprägungen für Europa
In der folgenden Tabelle sind die Ausprägungsnamen der Baseline-Hardwareeinheit für Modelle in Europa aufgeführt. Sie können weitere Replikate einer Baselineausprägung angeben, wenn Sie ein dediziertes KI-Cluster erstellen oder das Cluster später aktualisieren.
| Modellname | Germany Central (Frankfurt) (OC1) |
EU Sovereign Central (Frankfurt) (OC19) |
UK South (London) (OC1) |
UK Gov South (London) (OC4) |
|---|---|---|---|---|
| Cohere-Befehl A |
|
|
| - |
| Cohere Command A Reasoning |
| - |
| - |
| Cohere Command A Vision |
| - |
| - |
| Cohere Embed 4 |
| - |
| - |
| Cohere Rerank 4 Pro |
| - |
| - |
| Cohere Rerank 4 Schnell |
| - |
| - |
| Meta Llama 4 Maverick | - | - |
| - |
| Meta Llama 4 Pfadfinder | - | - |
| - |
| Meta Llama 3.3 70B (Standard) |
|
|
|
|
| Meta Llama 3.3 70B (dynamisches FP8) |
|
|
|
|
| OpenAI gpt-oss-20b |
| - |
| - |
| OpenAI gpt-oss-120b |
| - |
| - |
Basisausprägungen im Nahen Osten
In der folgenden Tabelle sind die Ausprägungsnamen der Baseline-Hardwareeinheit für Modelle im Nahen Osten aufgeführt. Sie können weitere Replikate einer Baselineausprägung angeben, wenn Sie ein dediziertes KI-Cluster erstellen oder das Cluster später aktualisieren.
| Modellname | Saudi Arabia Central (Riad) (OC1) |
UAE Central (Abu Dhabi) (OC1) |
UAE East (Dubai) (OC1) |
|---|---|---|---|
| Cohere-Befehl A |
| - |
|
| Cohere Command A Reasoning |
| - |
|
| Cohere Command A Vision |
|
|
|
| Cohere Embed 4 |
|
|
|
| Cohere Rerank 4 Pro |
| - | - |
| Cohere Rerank 4 Schnell |
| - | - |
| Meta Llama 4 Maverick |
|
| - |
| Meta Llama 4 Pfadfinder |
|
| - |
| Meta Llama 3.3 70B (Standard) |
| - | - |
| Meta Llama 3.3 70B (dynamisches FP8) | - |
|
|
| OpenAI gpt-oss-20b |
| - |
|
| OpenAI gpt-oss-120b |
| - |
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Asien-Pazifik-Basisausprägungen
In der folgenden Tabelle sind die Ausprägungsnamen der Baseline-Hardwareeinheit für Modelle im asiatisch-pazifischen Raum aufgeführt. Sie können weitere Replikate einer Baselineausprägung angeben, wenn Sie ein dediziertes KI-Cluster erstellen oder das Cluster später aktualisieren.
| Modellname | India South (Hyderabad) (OC1) |
Japan Central (Osaka) (OC1) |
|---|---|---|
| Cohere-Befehl A |
|
|
| Cohere Command A Reasoning |
|
|
| Cohere Command A Vision |
|
|
| Cohere Embed 4 |
|
|
| Cohere Rerank 4 Pro |
|
|
| Cohere Rerank 4 Schnell |
|
|
| Meta Llama 4 Maverick |
|
|
| Meta Llama 4 Pfadfinder |
|
|
| Meta Llama 3.3 70B (Standard) |
|
|
| Meta Llama 3.3 70B (dynamisches FP8) |
|
|
| OpenAI gpt-oss-20b |
|
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| OpenAI gpt-oss-120b |
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