Lej en NVIDIA RTX 2070S GPU pr. time
NVIDIA RTX 2070S er en GPU i forbrugersegmentet bygget på Turing-arkitekturen med 8 GB VRAM og compute capability 7.5. I ONIE-instanser leverer den cirka 8,8 TFLOPS standard flydende-punkt-ydelse og cirka 366 GB/s hukommelsesbåndbredde inden for en effektramme på 210 W. Du kan udrulle den med timebaseret fakturering, fuld SSH-adgang og klar-til-brug-skabeloner, bl.a. 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 RTX 2070S er god til
Kompakt LLM-inferens
Kør kvantiserede små sprogmodeller med Ollama- eller vLLM-skabeloner inden for de 8 GB VRAM.
PyTorch-prototyping og fejlfinding
Udvikl og test deep learning-kode på en Turing-GPU med compute capability 7.5, før du skalerer op til større hardware.
Letvægts billedgenerering
Generer billeder med ComfyUI og standard diffusion-pipelines, der passer komfortabelt inden for 8 GB hukommelse.
GPU-beregningsopgaver
Kør egne CUDA-applikationer med cirka 8,8 TFLOPS enkeltpræcisionsberegning og cirka 366 GB/s hukommelsesbåndbredde.
Er det den rigtige GPU til dig?
Vælg RTX 2070S til udvikling, fejlfinding og letvægts inferensopgaver, der passer inden for 8 GB VRAM. Skift til en GPU med mere hukommelse og højere compute capability, hvis du skal træne store modeller, eller vælg et mindre strømkrævende forbrugerkort til simpel scripttest.
Sammenlign med lignende GPU'er
Ofte stillede spørgsmål
Er RTX 2070S egnet til LLM-inferens eller finjustering?
Med 8 GB VRAM og cirka 366 GB/s hukommelsesbåndbredde håndterer RTX 2070S inferens med små, kvantiserede sprogmodeller via Ollama eller vLLM. Fuld finjustering eller kørsel af større modeller kræver en GPU med mere VRAM.
Kan jeg bruge denne GPU til billedgenerering med ComfyUI?
Ja, ONIE tilbyder en klar ComfyUI-skabelon, der kører på RTX 2070S. Dens 8 GB VRAM understøtter standard diffusion-workflows, men tungere pipelines med flere control nets vil have gavn af en GPU med mere hukommelse.
Hvordan påvirker Turing-arkitekturen softwarekompatibiliteten?
RTX 2070S understøtter CUDA compute capability 7.5, som er kompatibel med standard PyTorch/CUDA-skabeloner. Arbejdsbelastninger, der kræver nyere arkitektoniske funktioner fra senere generationer, bør dog køres på en nyere GPU-arkitektur.
Hvordan opretter jeg forbindelse, og hvordan fungerer fakturering på ONIE?
Instanser faktureres pr. time for den tid, din maskine er aktiv. Du kan forbinde direkte via SSH eller starte forkonfigurerede skabeloner til PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI.
Lej RTX 2070S per time
Opret en konto, vælg en konfiguration og forbind via SSH. Faktureringen stopper, når du sletter GPU'en.
Lej RTX 2070S