Lej en NVIDIA RTX 5090 GPU pr. time
NVIDIA RTX 5090 er en forbruger-GPU med Blackwell-arkitektur, som kan lejes on-demand hos ONIE. Den tilbyder 32 GB VRAM, cirka 1454 GB/s hukommelsesbåndbredde og cirka 107.6 TFLOPS FP32-regnekraft. Med CUDA compute capability 12.0 og en TDP på 575 W er den bygget til krævende compute- og AI-workloads.
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 5090 er god til
Lokal LLM-inferens
Kør sprogmodeller med vLLM- eller Ollama-skabeloner, og udnyt de 32 GB VRAM og cirka 1454 GB/s hukommelsesbåndbredde til hurtig token-generering.
Billed- og videogenerering
Deploy ComfyUI-workflows til komplekse diffusion-pipelines, der passer komfortabelt inden for de 32 GB hukommelseskapacitet.
Finjustering og træning af modeller
Brug PyTorch/CUDA-skabelonen til at finjustere neurale netværk med cirka 107.6 TFLOPS FP32-regnekraft og CUDA compute capability 12.0.
GPU-accelereret rendering
Kør krævende rendering- og simuleringsopgaver, der drager fordel af Blackwell-arkitekturen og høj hukommelsesgennemstrømning.
Er det den rigtige GPU til dig?
Vælg RTX 5090, når dine workloads kræver 32 GB VRAM og den høje hukommelsesbåndbredde fra Blackwell-forbrugerarkitekturen. Hvis dine modeller overstiger 32 GB hukommelse, bør du overveje en større workstation- eller datacenter-GPU, mens mindre forbruger-GPU'er er mere egnede til letvægts-inferens og almindelig udvikling.
Sammenlign med lignende GPU'er
Ofte stillede spørgsmål
Er RTX 5090 egnet til LLM-inferens og finjustering?
Ja, de 32 GB VRAM og cirka 1454 GB/s hukommelsesbåndbredde gør den velegnet til at servere og finjustere mellemstore sprogmodeller. Du kan hurtigt komme i gang på ONIE med færdige skabeloner til vLLM, Ollama eller PyTorch/CUDA.
Hvordan sammenlignes RTX 5090 med mindre forbruger-GPU'er eller større datacenter-GPU'er?
Med 32 GB VRAM og CUDA compute capability 12.0 tilbyder RTX 5090 mere hukommelseskapacitet og båndbredde end tidligere forbrugermodeller. Hvis din workload kræver mere end 32 GB VRAM på ét kort, bør du dog vælge en workstation- eller datacenter-GPU.
Hvordan forbinder jeg mig til min RTX 5090-instans, og hvilken software er forinstalleret?
Du kan forbinde direkte til din instans via SSH-adgang. ONIE tilbyder færdige skabeloner, bl.a. PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI, så du kan gå i gang med det samme.
Hvordan fungerer fakturering for leje af RTX 5090 på ONIE?
Instanser faktureres pr. time for den periode, din GPU er aktiv.
Lej RTX 5090 per time
Opret en konto, vælg en konfiguration og forbind via SSH. Faktureringen stopper, når du sletter GPU'en.
Lej RTX 5090