Magrenta ng NVIDIA RTX PRO 4000 GPU kada oras
Ang NVIDIA RTX PRO 4000 ay isang Blackwell-architecture workstation GPU na available sa ONIE na may 24 GB ng VRAM at CUDA compute capability 12.0. Naghahatid ito ng humigit-kumulang 44.3 TFLOPS ng single-precision compute at humigit-kumulang 529 GB/s ng memory bandwidth habang gumagana sa 145 W TDP. Maaari mo itong i-deploy na may per-hour billing, buong SSH access, at handang template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI.
Mga Specification
VRAM bawat GPU
Architecture
Compute capability
FP32 compute
Memory bandwidth
Power limit
Mga halagang iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang aktuwal na performance depende sa makina.
Mga available na configuration
Live na stock at presyo, patuloy na ina-update. Kukumpirmahin ang huling presyo bago ka mag-order.
Kinukuha ang live na presyo…
Para saan ang RTX PRO 4000
Local LLM Inference
Magpatakbo ng quantized o medium-sized na language model gamit ang Ollama o vLLM sa loob ng 24 GB na memory capacity.
Generative Media Workflows
Patakbuhin ang image at video generation pipeline sa ComfyUI nang hindi naaabot ang memory limit na karaniwan sa mas maliliit na card.
Model Prototyping at Tuning
Mag-develop at mag-fine-tune ng deep learning model sa PyTorch/CUDA habang ginagamit ang Blackwell compute capability 12.0.
Workstation Rendering at Compute
Hawakan ang professional graphics, simulation, at rendering workload na nakikinabang sa workstation driver at humigit-kumulang 529 GB/s na memory bandwidth.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang RTX PRO 4000 kung kailangan mo ng modernong Blackwell workstation card na may 24 GB VRAM para sa development, rendering, o katamtamang AI workload. Pumili ng mas maliit na GPU para sa magaan na inference at basic testing, o lumipat sa mas malaking datacenter GPU kung ang iyong training pipeline ay nangangailangan ng mas maraming memory capacity o mas mataas na memory bandwidth.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | — | |
| RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang RTX PRO 4000 para sa LLM inference at fine-tuning?
Oo, ang 24 GB VRAM at humigit-kumulang 529 GB/s na memory bandwidth nito ay nagbibigay-daan dito na magpatakbo ng inference at LoRA fine-tuning sa maliit hanggang katamtamang laki ng language model. Para sa full-parameter training ng malalaking model, inirerekomenda ang GPU na may mas maraming VRAM.
Anong software template ang available para sa GPU na ito sa ONIE?
Maaari mong ilunsad ang RTX PRO 4000 gamit ang mga pre-configured template kabilang ang PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI. Kasama ang buong SSH access para mapasadya mo ang iyong environment at makapag-install ng karagdagang dependencies.
Paano ihahambing ang Blackwell workstation GPU na ito sa mas maliit o mas malaking opsyon?
Sa CUDA compute capability 12.0, 24 GB VRAM, at humigit-kumulang 44.3 TFLOPS ng single-precision compute sa 145 W, nag-aalok ito ng suporta sa modernong arkitektura at mas maraming memory kaysa sa mga entry-level na card. Ang mas malalaking workstation o datacenter GPU ay nagbibigay ng mas mataas na memory capacity at bandwidth para sa mas mabibigat na parallel workload.
Paano gumagana ang billing para sa RTX PRO 4000?
Gumagamit ng per-hour billing ang mga instance sa ONIE, kaya magbabayad ka lamang para sa oras na aktibo ang iyong workstation GPU.
Magrenta ng RTX PRO 4000 kada oras
Gumawa ng account, pumili ng configuration at kumonekta sa pamamagitan ng SSH. Titigil ang billing kapag dinelete mo ang GPU.
Magrenta ng RTX PRO 4000