Lej en NVIDIA Q RTX 4000 GPU pr. time
NVIDIA Q RTX 4000 er en Turing-baseret workstation-GPU, som kan lejes på ONIE til letvægts AI- og grafikopgaver. Den har 8 GB VRAM, cirka 7,7 TFLOPS enkeltpræcisionsberegning og en hukommelsesbåndbredde på cirka 353 GB/s inden for en effektprofil på 125 W. Med understøttelse af CUDA compute capability 7.5 kan denne instans udrulles med klar-til-brug-skabeloner til PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI.
Specifikationer
VRAM pr. GPU
Arkitektur
Compute capability
FP32-beregning
Hukommelsesbåndbredde
Effektgrænse
Værdier oplyst af infrastrukturudbyderen for de maskiner, der aktuelt er listet; den reelle ydeevne varierer fra maskine til maskine.
Tilgængelige konfigurationer
Lagerstatus og priser opdateres løbende. Den endelige pris bekræftes, før du bestiller.
Indlæser aktuelle priser…
Hvad Q RTX 4000 er god til
Kodeprototyping og fejlfinding
Test og valider PyTorch/CUDA-pipelines på en workstation-GPU med 8 GB, før du skalerer op til større hardware.
Inferens med kompakte modeller
Kør små sprogmodeller via Ollama eller vLLM, som passer fint inden for 8 GB VRAM.
Simpel billedgenerering
Kør standard billedgenereringsworkflows i ComfyUI, som ikke overstiger 8 GB hukommelsesgrænsen.
Workstation-grafik og rendering
Udnyt Turing-arkitekturen og cirka 353 GB/s hukommelsesbåndbredde til fjernrendering og visualiseringsopgaver.
Er det den rigtige GPU til dig?
Vælg Q RTX 4000 til letvægts inferens, rendering og kodeudvikling, der passer inden for 8 GB VRAM og compute capability 7.5. Vælg en større GPU med mere hukommelse og nyere arkitektur til tung modeltræning eller storskala inferens, eller en mindre GPU til simpel visning eller minimale beregningsopgaver.
Sammenlign med lignende GPU'er
Ofte stillede spørgsmål
Er Q RTX 4000 egnet til LLM-inferens og finjustering?
Med 8 GB VRAM og cirka 7,7 TFLOPS enkeltpræcisionsydelse er den egnet til inferens med kompakte modeller via Ollama eller vLLM. Til større modeller eller fuld finjustering bør du vælge en GPU med mere VRAM og højere hukommelsesbåndbredde end cirka 353 GB/s.
Kan jeg bruge denne GPU til ComfyUI og billedgenerering?
Ja, ONIE tilbyder en klar ComfyUI-skabelon, der kører på denne Turing-workstation-GPU. Den håndterer standard genereringspipelines, der passer inden for 8 GB hukommelse, men større pipelines kræver en GPU med en større hukommelsesallokering.
Hvordan forbinder jeg mig til instansen, og hvilken software er forinstalleret?
Du kan forbinde direkte til din kørende instans via SSH-adgang. ONIE leverer forkonfigurerede skabeloner med PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI, så du kan begynde at arbejde med det samme.
Hvordan fungerer fakturering for Q RTX 4000 på ONIE?
Instanser faktureres pr. time, mens din workstation-GPU er aktiv. Det giver dig mulighed for at køre udviklings- eller renderingssessioner og lukke instansen, når du er færdig.
Lej Q RTX 4000 per time
Opret en konto, vælg en konfiguration og forbind via SSH. Faktureringen stopper, når du sletter GPU'en.
Lej Q RTX 4000