GPU Cloud · NVIDIA · Turing

NVIDIA RTX 2070S GPU bérlése óránként

The NVIDIA RTX 2070S is a consumer-segment GPU built on the Turing architecture with 8 GB of VRAM and compute capability 7.5. In ONIE instances, it delivers about 8.8 TFLOPS of standard floating-point performance and about 366 GB/s of memory bandwidth within a 210 W power envelope. You can deploy it with per-hour billing, full SSH access, and ready templates including PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, and ComfyUI.

Műszaki adatok

VRAM GPU-nként

8 GB

Architektúra

NVIDIA Turing

Számítási képesség

7.5

FP32 számítási teljesítmény

≈ 8.8 TFLOPS

Memória-sávszélesség

≈ 366 GB/s

Teljesítménykorlát

210 W

A szolgáltató által az aktuálisan kínált gépekhez megadott értékek; a tényleges teljesítmény gépenként eltérő lehet.

Elérhető konfigurációk

Élő készletadatok és árak, folyamatosan frissítve. A végleges árat a rendelés előtt megerősítjük.

Élő árak betöltése…

Mire való a RTX 2070S

Compact LLM Inference

Run quantized small language models using Ollama or vLLM templates within the 8 GB VRAM capacity.

PyTorch Prototyping and Debugging

Develop and test deep learning code on a Turing GPU with compute capability 7.5 before scaling to larger hardware.

Lightweight Image Generation

Generate images with ComfyUI using standard diffusion pipelines that fit comfortably inside 8 GB of memory.

GPU Compute Workloads

Execute custom CUDA applications utilizing about 8.8 TFLOPS of single-precision compute and about 366 GB/s of memory bandwidth.

Ez a megfelelő GPU Önnek?

Choose the RTX 2070S for development, debugging, and lightweight inference tasks that fit within 8 GB of VRAM. Move to a GPU with more memory and higher compute capability for training large models, or pick a lower-power consumer card for basic script testing.

Összehasonlítás hasonló GPU-kkal

GPUVRAM GPU-nkéntArchitektúraFP32 számítási teljesítményÓránként márRészletek
RTX 2070S8 GBTuring≈ 8.8 TFLOPS—
GTX 10808 GBPascal≈ 7.8 TFLOPS—Részletek
Q RTX 40008 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS—Részletek
RTX 20708 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS—Részletek

Gyakori kérdések

Is the RTX 2070S suitable for LLM inference or fine-tuning?

With 8 GB of VRAM and about 366 GB/s of memory bandwidth, the RTX 2070S handles inference for small, quantized language models via Ollama or vLLM. Full fine-tuning or running larger models requires a GPU with more VRAM.

Can I use this GPU for image generation with ComfyUI?

Yes, ONIE provides a ready ComfyUI template that runs on the RTX 2070S. Its 8 GB of VRAM supports standard diffusion workflows, though heavier pipelines with multiple control nets will benefit from a higher-memory GPU.

How does the Turing architecture affect software compatibility?

The RTX 2070S supports CUDA compute capability 7.5, which is compatible with standard PyTorch/CUDA templates. However, workloads that require newer architectural features found in later generations should be deployed on a newer GPU architecture.

How do I connect and how does billing work on ONIE?

Instances are billed on a per-hour basis for the time your machine is active. You can connect directly via SSH or launch pre-configured templates for PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, and ComfyUI.

Bérelje a RTX 2070S-t óránkénti díjszabással

Hozzon létre fiókot, válasszon konfigurációt, majd csatlakozzon SSH-n keresztül. A számlázás a GPU törlésekor megszűnik.

RTX 2070S bérlése

Összes GPU →