GPU Cloud · NVIDIA · Turing

NVIDIA Q RTX 4000 GPU stundenweise mieten

Die NVIDIA Q RTX 4000 ist eine Turing-basierte Workstation-GPU, die auf ONIE für Einsteiger-Workloads in den Bereichen AI und Grafik gemietet werden kann. Sie bietet 8 GB VRAM, etwa 7.7 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und eine Speicherbandbreite von rund 353 GB/s bei einer Leistungsaufnahme von 125 W. Mit Unterstützung für CUDA Compute Capability 7.5 lässt sich diese Instanz mit fertigen Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.

Spezifikationen

VRAM pro GPU

8 GB

Architektur

NVIDIA Turing

Compute-Capability

7.5

FP32-Rechenleistung

≈ 7.7 TFLOPS

Speicherbandbreite

≈ 353 GB/s

Leistungslimit

125 W

Vom Infrastrukturanbieter gemeldete Werte für aktuell gelistete Systeme; die tatsächliche Leistung variiert je nach System.

Verfügbare Konfigurationen

Aktueller Bestand und Preise, laufend aktualisiert. Der Endpreis wird vor der Bestellung bestätigt.

Aktuelle Preise werden geladen…

Wofür sich die Q RTX 4000 eignet

Code-Prototyping und Debugging

Testen und validieren Sie PyTorch/CUDA-Pipelines auf einer Workstation-GPU mit 8 GB, bevor Sie auf größere Hardware skalieren.

Inferenz kompakter Modelle

Führen Sie kleine Sprachmodelle über Ollama oder vLLM aus, die problemlos in 8 GB VRAM passen.

Grundlegende Bildgenerierung

Führen Sie Standard-Workflows zur Bildgenerierung in ComfyUI aus, die das Speicherlimit von 8 GB nicht überschreiten.

Workstation-Grafik und Rendering

Nutzen Sie die Turing-Architektur und rund 353 GB/s Speicherbandbreite für Remote-Rendering- und Visualisierungsaufgaben.

Ist es die richtige GPU für Sie?

Wählen Sie die Q RTX 4000 für schlanke Inferenz-, Rendering- und Entwicklungsaufgaben, die mit 8 GB VRAM und Compute Capability 7.5 auskommen. Entscheiden Sie sich für eine größere GPU mit mehr Speicher und neuerer Architektur für intensives Modelltraining oder umfangreiche Inferenz, oder wählen Sie eine kleinere GPU für einfache Anzeige- oder minimale Rechenaufgaben.

Mit ähnlichen GPUs vergleichen

GPUVRAM pro GPUArchitekturFP32-RechenleistungAb / StundeDetails
Q RTX 40008 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS—
RTX 20708 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS—Details
GTX 10808 GBPascal≈ 7.8 TFLOPS—Details
RTX 2060S8 GBTuring≈ 7.5 TFLOPS—Details

Häufig gestellte Fragen

Ist die Q RTX 4000 für LLM-Inferenz und Fine-Tuning geeignet?

Mit 8 GB VRAM und etwa 7.7 TFLOPS Single-Precision-Leistung eignet sie sich für die Inferenz kompakter Modelle mit Ollama oder vLLM. Für größere Modelle oder vollständige Fine-Tuning-Workloads sollten Sie eine GPU mit mehr VRAM und einer höheren Speicherbandbreite als rund 353 GB/s wählen.

Kann ich diese GPU für ComfyUI und Bildgenerierung verwenden?

Ja, ONIE bietet eine fertige ComfyUI-Vorlage, die auf dieser Turing-Workstation-GPU läuft. Sie bewältigt Standard-Generierungspipelines, die in 8 GB Speicher passen, während umfangreichere Pipelines eine GPU mit mehr Grafikspeicher erfordern.

Wie verbinde ich mich mit der Instanz und welche Software ist vorinstalliert?

Sie können sich per SSH-Zugang direkt mit Ihrer laufenden Instanz verbinden. ONIE stellt vorkonfigurierte Vorlagen wie PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereit, sodass Sie sofort mit der Arbeit beginnen können.

Wie funktioniert die Abrechnung für die Q RTX 4000 auf ONIE?

Instanzen werden auf Stundenbasis abgerechnet, solange Ihre Workstation-GPU aktiv ist. So können Sie Entwicklungs- oder Rendering-Sitzungen durchführen und die Instanz nach Abschluss beenden.

Die Q RTX 4000 stundenweise mieten

Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.

Q RTX 4000 mieten

Alle GPUs →