اجاره GPU مدل NVIDIA RTX 3070 بهصورت ساعتی
کارت گرافیک NVIDIA RTX 3070 یک GPU با معماری Ampere در رده مصرفی است که دارای 8 GB حافظه VRAM و TDP برابر با 220 W است. این کارت در ONIE حدود 19.8 TFLOPS توان محاسباتی تک‌دقت و حدود 386 GB/s پهنای باند حافظه ارائه می‌دهد. با قابلیت محاسباتی 8.6، گزینه‌ای کاربردی برای توسعه، نمونه‌سازی اولیه و وظایف استنتاج سبک است.
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 RTX 3070
استنتاج سبک LLM
اجرای مدلهای زبانی کوچک کوانتیزهشده با استفاده از قالبهای آماده Ollama یا vLLM در محدوده 8 GB حافظه VRAM.
گردشکارهای تولید تصویر
تولید تصاویر با وضوح استاندارد و آزمایش گردشکارهای گرهی با استفاده از قالب از پیش پیکربندیشده ComfyUI.
نمونه‌سازی اولیه کد PyTorch
توسعه، رفع اشکال و راستی‌آزمایی اسکریپت‌های یادگیری ماشین روی سخت‌افزار Ampere با قابلیت محاسباتی 8.6 پیش از افزایش مقیاس.
پردازش دسته‌ای داده
بهره‌گیری از حدود 19.8 TFLOPS عملکرد تک‌دقت و حدود 386 GB/s پهنای باند حافظه برای خطوط لوله داده شتاب‌یافته با GPU.
آیا این GPU برای شما مناسب است؟
کارت RTX 3070 را برای آزمایش کد، استنتاج سبک و تولید تصویر در مقیاس کوچک که به‌راحتی در 8 GB حافظه جا میشود انتخاب کنید. برای فاینتیون یا وزن‌های مدل بزرگ، GPUی با VRAM بیشتر انتخاب کنید، یا اگر بار کاری شما به محاسبات حداقلی نیاز دارد، به کارت رده ورودی روی بیاورید.
مقایسه با GPUهای مشابه
پرسشهای متداول
آیا RTX 3070 برای استنتاج و فاینتیون LLM مناسب است؟
با 8 GB حافظه VRAM، کارت RTX 3070 میتواند استنتاج مدلهای زبانی کوچک و کوانتیزهشده را با استفاده از قالبهایی مانند Ollama یا vLLM انجام دهد. برای فاینتیون کامل یا اجرای مدلهای بزرگتر، باید GPUی با ظرفیت حافظه بیشتر انتخاب کنید.
چگونه به نمونه RTX 3070 خود در ONIE متصل شوم؟
میتوانید برای گردشکارهای خط فرمان مستقیماً از طریق دسترسی SSH متصل شوید یا قالبهای از پیش پیکربندیشده، از جمله PyTorch/CUDA، ComfyUI، Ollama و vLLM را راهاندازی کنید. صورتحساب بر اساس ساعت و تا زمانی که نمونه شما فعال است محاسبه میشود.
RTX 3070 از کدام قابلیتهای CUDA پشتیبانی میکند؟
بهعنوان یک GPU مصرفی نسل Ampere، RTX 3070 از قابلیت محاسباتی 8.6 پشتیبانی میکند. این امکان را فراهم میکند که بارهای کاری مدرن PyTorch/CUDA که در محدوده 8 GB حافظه آن جا میشوند اجرا شوند.
RTX 3070 در مقایسه با GPUهای Ampere رده بالاتر چگونه است؟
RTX 3070 با TDP برابر 220 W، حدود 19.8 TFLOPS توان محاسباتی تک‌دقت و حدود 386 GB/s پهنای باند حافظه ارائه می‌دهد. ارتقا به GPUهای Ampere مصرفی یا ورک‌استیشن رده بالاتر، ظرفیت VRAM بیشتر و پهنای باند حافظه بالاتری برای بارهای کاری سنگین‌تر فراهم میکند.
RTX 3070 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 RTX 3070