Louez un GPU NVIDIA RTX PRO 4000 à l’heure
Le NVIDIA RTX PRO 4000 est un GPU de station de travail à architecture Blackwell disponible sur ONIE avec 24 GB de VRAM et une capacité de calcul CUDA 12.0. Il délivre environ 44.3 TFLOPS de calcul en simple précision et environ 529 GB/s de bande passante mémoire tout en fonctionnant avec un TDP de 145 W. Vous pouvez le déployer avec une facturation à l’heure, un accès SSH complet et des modèles prêts à l’emploi pour PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI.
Spécifications
VRAM par GPU
Architecture
Capacité de calcul
Calcul FP32
Bande passante mémoire
Limite de puissance
Valeurs communiquées par le fournisseur d’infrastructure pour les machines actuellement répertoriées ; les performances réelles varient selon la machine.
Configurations disponibles
Stock et tarifs en temps réel, mis à jour en continu. Le prix final est confirmé avant votre commande.
Chargement des tarifs en temps réel…
Cas d’usage idéaux pour le RTX PRO 4000
Inférence LLM locale
Exécutez des modèles de langage quantifiés ou de taille moyenne à l’aide d’Ollama ou de vLLM dans la limite des 24 GB de capacité mémoire.
Workflows de médias génératifs
Exécutez des pipelines de génération d’images et de vidéos dans ComfyUI sans vous heurter aux limites de mémoire courantes sur les cartes plus petites.
Prototypage et ajustement de modèles
Développez et affinez des modèles de deep learning sous PyTorch/CUDA tout en tirant parti de la capacité de calcul Blackwell 12.0.
Rendu et calcul pour station de travail
Gérez des charges de travail professionnelles de graphisme, de simulation et de rendu qui bénéficient de pilotes de station de travail et d’environ 529 GB/s de bande passante mémoire.
Est-ce le bon GPU pour vous ?
Choisissez le RTX PRO 4000 si vous avez besoin d’une carte de station de travail Blackwell moderne avec 24 GB de VRAM pour le développement, le rendu ou des charges de travail AI modérées. Optez pour un GPU plus petit pour de l’inférence légère et des tests de base, ou passez à un GPU de centre de données plus puissant si vos pipelines d’entraînement nécessitent une capacité ou une bande passante mémoire supérieure.
Comparer avec des GPU similaires
Questions fréquentes
Le RTX PRO 4000 est-il adapté à l’inférence et à l’ajustement fin de LLM ?
Oui, ses 24 GB de VRAM et ses quelque 529 GB/s de bande passante mémoire lui permettent d’exécuter l’inférence et l’ajustement fin LoRA sur des modèles de langage de petite à moyenne taille. Pour l’entraînement complet des paramètres de grands modèles, un GPU doté de plus de VRAM est recommandé.
Quels modèles logiciels sont disponibles pour ce GPU sur ONIE ?
Vous pouvez lancer le RTX PRO 4000 avec des modèles préconfigurés incluant PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI. Un accès SSH complet est inclus pour vous permettre de personnaliser votre environnement et d’installer des dépendances supplémentaires.
Comment ce GPU de station de travail Blackwell se compare-t-il aux options plus petites ou plus grandes ?
Avec une capacité de calcul CUDA 12.0, 24 GB de VRAM et environ 44.3 TFLOPS de calcul en simple précision à 145 W, il offre la prise en charge d’une architecture moderne et plus de mémoire que les cartes d’entrée de gamme. Les GPU de station de travail ou de centre de données plus grands offrent une capacité et une bande passante mémoire supérieures pour les charges de travail parallèles plus lourdes.
Comment fonctionne la facturation pour le RTX PRO 4000 ?
Les instances sur ONIE utilisent une facturation à l’heure, ce qui vous permet de ne payer que pour le temps où votre GPU de station de travail est actif.
Louez le RTX PRO 4000 à l’heure
Créez un compte, choisissez une configuration et connectez-vous via SSH. La facturation s’arrête lorsque vous supprimez le GPU.
Louer un RTX PRO 4000