NVIDIA RTX 2070S GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA RTX 2070S ist eine Consumer-GPU auf Basis der Turing-Architektur mit 8 GB VRAM und Compute Capability 7.5. In ONIE-Instanzen liefert sie bei einer Leistungsaufnahme von 210 W rund 8.8 TFLOPS an Standard-Gleitkommaleistung und etwa 366 GB/s Speicherbandbreite. Sie können sie mit stundengenauer Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und fertigen Vorlagen wie PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
Architektur
Compute-Capability
FP32-Rechenleistung
Speicherbandbreite
Leistungslimit
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.
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Wofür sich die RTX 2070S eignet
Kompakte LLM-Inferenz
Führen Sie quantisierte kleine Sprachmodelle über Vorlagen für Ollama oder vLLM innerhalb der 8 GB VRAM-Kapazität aus.
PyTorch-Prototyping und -Debugging
Entwickeln und testen Sie Deep-Learning-Code auf einer Turing-GPU mit Compute Capability 7.5, bevor Sie auf größere Hardware skalieren.
Ressourcenschonende Bildgenerierung
Generieren Sie Bilder mit ComfyUI über Standard-Diffusions-Pipelines, die problemlos in 8 GB Speicher passen.
GPU-Compute-Workloads
Führen Sie eigene CUDA-Anwendungen mit rund 8.8 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und etwa 366 GB/s Speicherbandbreite aus.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die RTX 2070S für Entwicklung, Debugging und schlanke Inferenzaufgaben, die mit 8 GB VRAM auskommen. Wechseln Sie für das Training großer Modelle auf eine GPU mit mehr Speicher und höherer Compute Capability oder wählen Sie für einfache Skripttests eine sparsamere Consumer-Karte.
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Häufig gestellte Fragen
Eignet sich die RTX 2070S für LLM-Inferenz oder Fine-Tuning?
Mit 8 GB VRAM und rund 366 GB/s Speicherbandbreite bewältigt die RTX 2070S die Inferenz kleiner, quantisierter Sprachmodelle über Ollama oder vLLM. Für ein vollständiges Fine-Tuning oder das Ausführen größerer Modelle ist eine GPU mit mehr VRAM erforderlich.
Kann ich diese GPU für die Bildgenerierung mit ComfyUI verwenden?
Ja, ONIE stellt eine fertige ComfyUI-Vorlage bereit, die auf der RTX 2070S läuft. Ihre 8 GB VRAM unterstützen Standard-Diffusions-Workflows, während anspruchsvollere Pipelines mit mehreren ControlNets von einer GPU mit mehr Speicher profitieren.
Wie wirkt sich die Turing-Architektur auf die Softwarekompatibilität aus?
Die RTX 2070S unterstützt CUDA Compute Capability 7.5 und ist damit mit gängigen PyTorch/CUDA-Vorlagen kompatibel. Workloads, die neuere Architekturfunktionen späterer Generationen erfordern, sollten jedoch auf einer neueren GPU-Architektur bereitgestellt werden.
Wie stelle ich eine Verbindung her und wie funktioniert die Abrechnung bei ONIE?
Instanzen werden auf Stundenbasis für die Zeit abgerechnet, in der Ihre Maschine aktiv ist. Sie können sich direkt per SSH verbinden oder vorkonfigurierte Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI starten.
Die RTX 2070S stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.
RTX 2070S mieten