Lej en NVIDIA Q RTX 8000 GPU pr. time
NVIDIA Q RTX 8000 er en workstation-GPU baseret på Turing-arkitekturen med 45 GB VRAM og en TDP på 250 W. Med CUDA compute capability 7.5 leverer den ca. 11,9 TFLOPS standard flydende-punkt-regnekraft og ca. 434 GB/s hukommelsesbåndbredde. Lej den på ONIE med timebaseret fakturering, fuld SSH-adgang og forudkonfigurerede skabeloner.
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 8000 er god til
Inferens med store sprogmodeller
Den store VRAM-kapacitet på 45 GB gør det muligt at indlæse store sprogmodeller i hukommelsen ved hjælp af klar-til-brug-skabeloner som vLLM og Ollama.
Finjustering af hukommelseskrævende modeller
Træn og tilpas deep learning-modeller i PyTorch uden at løbe ind i out-of-memory-fejl ved workloads med stor batch-størrelse.
Komplekse billedgenereringsworkflows
Kør flertrins ComfyUI-pipelines, der kræver, at flere checkpoints og control nets holdes i 45 GB hukommelse samtidigt.
Workstation-rendering og simulering
Håndter store scenefiler og teksturer i høj opløsning, der drager fordel af Turing-workstationhardware og rigelig videohukommelse.
Er det den rigtige GPU til dig?
Vælg Q RTX 8000, når din primære flaskehals er VRAM-kapacitet, og du har brug for 45 GB på ét kort uden at betale for moderne datacenter-regnekraft. Hvis din workload kræver højere gennemløb end ca. 11,9 TFLOPS og 434 GB/s båndbredde, så skift til en nyere arkitektur, eller vælg et mindre forbruger-GPU, hvis dine modeller kan være i mindre hukommelse.
Sammenlign med lignende GPU'er
Ofte stillede spørgsmål
Er Q RTX 8000 egnet til LLM-inferens og finjustering?
Ja, dens 45 GB VRAM gør den i stand til at holde store modelvægte og context-vinduer, som ikke kan være på almindelige forbruger-kort. Da den er baseret på Turing-arkitekturen med ca. 434 GB/s hukommelsesbåndbredde, vil token-generering og træningshastigheder dog være langsommere end på nyere datacenter-GPU'er.
Hvilken softwarekompatibilitet tilbyder compute capability 7.5?
Compute capability 7.5 er en del af NVIDIA Turing-generationen og understøttes af almindelige deep learning-frameworks via vores PyTorch/CUDA-, vLLM-, Ollama- og ComfyUI-skabeloner. Bemærk, at visse funktioner, der er introduceret i nyere arkitekturer, ikke understøttes nativt på Turing-hardware.
Hvordan sammenlignes denne GPU med andre muligheder på ONIE?
Som et workstation-kort tilbyder Q RTX 8000 langt mere hukommelse med 45 GB end typiske forbruger-GPU'er, selvom dens regnekraft på ca. 11,9 TFLOPS er moderat sammenlignet med nyere arkitekturer. Den er et praktisk mellemvalg, når du har brug for høj hukommelseskapacitet frem for maksimal behandlingshastighed.
Hvordan fungerer fakturering og adgang, når jeg lejer denne GPU?
ONIE tilbyder timebaseret fakturering, så du kun betaler for den tid, din instans er aktiv. Du kan forbinde direkte via SSH eller starte straks i forudkonfigurerede miljøer, herunder PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI.
Lej Q RTX 8000 per time
Opret en konto, vælg en konfiguration og forbind via SSH. Faktureringen stopper, når du sletter GPU'en.
Lej Q RTX 8000