Lej en NVIDIA RTX A4000 GPU pr. time
NVIDIA RTX A4000 er en workstation-GPU med Ampere-arkitektur, 16 GB VRAM og compute capability 8.6. Med en effektramme på 140 W leverer den ca. 20.6 TFLOPS enkeltpræcisionsberegning og ca. 372 GB/s hukommelsesbåndbredde. Lej den på ONIE med timebaseret fakturering, fuld SSH-adgang og forudkonfigurerede 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 RTX A4000 er god til
Moderat inferens med sprogmodeller
Kør kvantiserede eller mellemstore sprogmodeller med Ollama eller vLLM inden for de 16 GB VRAM-kapacitet.
Workflows til billedgenerering
Udrul ComfyUI-skabeloner til diffusionsbaseret billedgenerering og eksperimentering med ca. 372 GB/s hukommelsesbåndbredde til rådighed.
Prototyping af deep learning
Udvik og test PyTorch/CUDA-træningsscripts på en Ampere-workstation-arkitektur med compute capability 8.6.
Opgaver med workstation-rendering
Kør rendering- og simuleringsopgaver, der drager fordel af ca. 20.6 TFLOPS enkeltpræcisionsydelse.
Er det den rigtige GPU til dig?
RTX A4000 passer til udviklere og kreative, der har brug for en pålidelig workstation-GPU med Ampere-arkitektur og 16 GB til inferens, billedgenerering og kodeprototyping. Vælg en mindre GPU til simpel test med lavere hukommelsesbehov, eller skift til et større datacenter- eller workstation-kort, hvis dine modeller overstiger 16 GB VRAM eller kræver højere hukommelsesbåndbredde.
Sammenlign med lignende GPU'er
Ofte stillede spørgsmål
Er RTX A4000 egnet til LLM-inferens og finjustering?
Med 16 GB VRAM og ca. 372 GB/s hukommelsesbåndbredde kan kortet håndtere inferens med mindre eller kvantiserede sprogmodeller via Ollama eller vLLM samt let finjustering. Til fuld finjustering eller kørsel af større, ikke-kvantiserede modeller anbefales en GPU med mere VRAM.
Hvordan står denne GPU i forhold til større eller mindre muligheder?
Som et workstation-kort med 16 GB og ca. 20.6 TFLOPS enkeltpræcisionsberegning ligger RTX A4000 mellem entry-level forbrugerkort og tungere workstation- eller datacenter-GPU'er. Hvis du vælger en mindre GPU, reduceres den tilgængelige hukommelse til batchstørrelser, mens et større kort giver mere VRAM-kapacitet og højere hukommelsesbåndbredde til tungere workloads.
Hvilke softwaremiljøer er tilgængelige til RTX A4000 på ONIE?
Du kan udrulle færdige skabeloner, herunder PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI, som alle er kompatible med kortets compute capability 8.6. Der er også fuld SSH-adgang, så du kan tilpasse dit miljø.
Hvordan fungerer fakturering, når jeg lejer RTX A4000?
Leje på ONIE faktureres pr. time, så du kun betaler for den tid, din instans er aktiv.
Lej RTX A4000 per time
Opret en konto, vælg en konfiguration og forbind via SSH. Faktureringen stopper, når du sletter GPU'en.
Lej RTX A4000