اجاره GPU مدل NVIDIA Q RTX 8000 بهصورت ساعتی
NVIDIA Q RTX 8000 یک GPU ایستگاه کاری با معماری Turing است که دارای 45 GB حافظه VRAM و TDP برابر 250 W است. این کارت با قابلیت محاسباتی CUDA نسخه 7.5، حدود 11.9 TFLOPS توان محاسباتی استاندارد نقطه‌شناور و حدود 434 GB/s پهنای باند حافظه ارائه میدهد. این GPU را در ONIE با صورتحساب ساعتی، دسترسی کامل SSH و قالب‌های از پیش پیکربندیشده اجاره کنید.
مشخصات فنی
VRAM برای هر GPU
معماری
قابلیت محاسباتی
محاسبات FP32
پهنای باند حافظه
محدودیت توان
مقادیر گزارششده توسط ارائهدهنده زیرساخت برای ماشینهای فعلاً فهرستشده؛ عملکرد واقعی بسته به ماشین متفاوت است.
پیکربندیهای موجود
موجودی و قیمتها بهصورت زنده و بهطور مداوم بهروزرسانی میشوند. قیمت نهایی قبل از ثبت سفارش شما تأیید میشود.
در حال بارگذاری قیمتهای زنده…
کاربردهای Q RTX 8000
استنتاج مدل‌های LLM
ظرفیت 45 GB حافظه VRAM امکان بارگذاری مدل‌های زبانی بزرگ در حافظه را با استفاده از قالب‌های آماده‌ای مانند vLLM و Ollama فراهم میکند.
فاینتیون مدل‌های پرمصرف از نظر حافظه
آموزش و تطبیق مدل‌های یادگیری عمیق در PyTorch بدون مواجهه با خطای کمبود حافظه در بارهای کاری با اندازه دسته‌ی بزرگ.
گردش‌کارهای پیچیده تولید تصویر
اجرای خطوط پردازش چندمرحله‌ای ComfyUI که نیاز به نگهداشتن هم‌زمان چند checkpoint و control net در 45 GB حافظه دارند.
رندرینگ و شبیه‌سازی در ایستگاه کاری
پردازش فایل‌های صحنه‌ی بزرگ و بافت‌های با وضوح بالا که از سخت‌افزار ایستگاه کاری Turing و حافظه تصویری فراوان بهره می‌برند.
آیا این GPU برای شما مناسب است؟
کارت Q RTX 8000 را زمانی انتخاب کنید که گلوگاه اصلی شما ظرفیت VRAM است و به 45 GB روی یک کارت نیاز دارید، بدون اینکه هزینه‌ی سرعت محاسباتی مراکز داده‌ی مدرن را بپردازید. اگر کار شما به توان عملیاتی بیشتر از حدود 11.9 TFLOPS و پهنای باند 434 GB/s نیاز دارد، به معماری جدیدتری ارتقا دهید، یا اگر مدل‌های شما در حافظهی کمتری جا میشوند، یک GPU مصرفی کوچک‌تر انتخاب کنید.
مقایسه با GPUهای مشابه
پرسشهای متداول
آیا Q RTX 8000 برای استنتاج و فاینتیون LLM مناسب است؟
بله، 45 GB حافظه VRAM آن امکان نگهداشتن وزنهای بزرگ مدل و پنجرههای context بزرگ را فراهم میکند که در کارتهای مصرفی استاندارد جا نمیشوند. با این حال، از آنجا که بر پایهی معماری Turing با پهنای باند حافظهی حدود 434 GB/s ساخته شده، سرعت تولید توکن و آموزش آن کندتر از GPUهای جدیدتر مراکز داده خواهد بود.
قابلیت محاسباتی 7.5 چه سازگاری نرم‌افزاری ارائه میدهد؟
قابلیت محاسباتی 7.5 بخشی از نسل Turing شرکت NVIDIA است و از طریق قالب‌های PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama و ComfyUI ما از فریم‌ورک‌های استاندارد یادگیری عمیق پشتیبانی میشود. لطفاً توجه داشته باشید که برخی ویژگی‌های معرفی‌شده در معماریهای جدیدتر بهطور بومی روی سخت‌افزار Turing پشتیبانی نمیشوند.
این GPU در مقایسه با سایر گزینههای موجود در ONIE چگونه است؟
بهعنوان کارتی در ردهی ایستگاه کاری، Q RTX 8000 با 45 GB حافظه ظرفیت بسیار بیشتری نسبت به GPUهای مصرفی معمول دارد، هرچند توان محاسباتی حدود 11.9 TFLOPS آن در مقایسه با معماریهای جدیدتر متوسط است. این کارت زمانی گزینهای عملی و میانه است که به ظرفیت بالای حافظه نیاز دارید، نه حداکثر سرعت پردازش.
صورتحساب و دسترسی هنگام اجارهی این GPU چگونه کار میکند؟
ONIE صورتحساب ساعتی ارائه میدهد، بنابراین فقط برای مدت زمانی که نمونهی شما فعال است هزینه پرداخت میکنید. میتوانید مستقیماً از طریق SSH متصل شوید یا بلافاصله وارد محیطهای از پیش پیکربندیشده شوید، از جمله PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama و ComfyUI.
Q RTX 8000 را بهصورت ساعتی اجاره کنید
یک حساب کاربری بسازید، پیکربندی را انتخاب کنید و از طریق SSH متصل شوید. با حذف GPU، صورتحساب متوقف میشود.
اجاره Q RTX 8000