Վարձակալեք NVIDIA Q RTX 4000 GPU ժամավճարով
NVIDIA Q RTX 4000-ը Turing ճարտարապետության վրա հիմնված աշխատանքային կայանի GPU է, որը ONIE-ում հասանելի է վարձակալության համար մուտքային մակարդակի AI և գրաֆիկական աշխատանքների համար։ Այն ապահովում է 8 GB VRAM, մոտ 7.7 TFLOPS միակ ճշգրտության (single-precision) հաշվարկային հզորություն և մոտ 353 GB/s հիշողության թողունակություն 125 W էներգաբյուջեի սահմաններում։ Աջակցելով CUDA compute capability 7.5-ին՝ այս ինստանսը կարող է տեղակայվել PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI պատրաստի ձևանմուշներով։
Բնութագրեր
VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար
Ճարտարապետություն
Հաշվարկային հնարավորություն (compute capability)
FP32 հաշվարկ
Հիշողության թողունակություն
Սնուցման սահման
Արժեքները տրամադրված են ենթակառուցվածքի մատակարարի կողմից՝ ներկայումս ցուցադրվող մեքենաների համար. իրական աշխատանքը տարբերվում է ըստ մեքենայի։
Հասանելի կոնֆիգուրացիաներ
Առկայությունը և գները թարմացվում են անընդհատ։ Վերջնական գինը հաստատվում է պատվիրելուց առաջ։
Բեռնվում են գները…
Ինչի համար է հարմար Q RTX 4000-ը
Կոդի նախատիպավորում և վրիպազերծում
Փորձարկեք և վավերացրեք PyTorch/CUDA գործընթացները 8 GB աշխատանքային կայանի GPU-ի վրա՝ նախքան ավելի մեծ սարքավորումների անցնելը։
Կոմպակտ մոդելների ինֆերենս
Գործարկեք փոքր լեզվական մոդելներ Ollama-ի կամ vLLM-ի միջոցով, որոնք հարմարավետ տեղավորվում են 8 GB VRAM-ի սահմաններում։
Պարզ պատկերների գեներացում
Իրականացրեք ստանդարտ պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր ComfyUI-ում, որոնք չեն գերազանցում 8 GB հիշողության սահմանաչափը։
Աշխատանքային կայանի գրաֆիկա և ռենդերինգ
Օգտագործեք Turing ճարտարապետությունը և մոտ 353 GB/s հիշողության թողունակությունը հեռավար ռենդերինգի և վիզուալիզացիայի աշխատանքների համար։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք Q RTX 4000-ը թեթև ինֆերենսի, ռենդերինգի և կոդի մշակման համար, որոնք տեղավորվում են 8 GB VRAM-ի և compute capability 7.5-ի սահմաններում։ Ծանր մոդելների ուսուցման կամ մեծածավալ ինֆերենսի համար ընտրեք ավելի շատ հիշողություն և ավելի նոր ճարտարապետություն ունեցող GPU, իսկ պարզ էկրանի ցուցադրման կամ նվազագույն հաշվարկային առաջադրանքների համար՝ ավելի փոքր GPU։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | |
| RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք Q RTX 4000-ը հարմար է LLM ինֆերենսի և նուրբ կարգավորման (fine-tuning) համար։
8 GB VRAM-ով և մոտ 7.7 TFLOPS միակ ճշգրտության աշխատանքով այն հարմար է փոքր մոդելների ինֆերենսի համար Ollama-ի կամ vLLM-ի միջոցով։ Ավելի մեծ մոդելների կամ լրիվ նուրբ կարգավորման աշխատանքների համար պետք է ընտրեք ավելի շատ VRAM և մոտ 353 GB/s-ից բարձր հիշողության թողունակություն ունեցող GPU։
Կարո՞ղ եմ այս GPU-ն օգտագործել ComfyUI-ի և պատկերների գեներացման համար։
Այո, ONIE-ը առաջարկում է պատրաստի ComfyUI ձևանմուշ, որն աշխատում է այս Turing աշխատանքային կայանի GPU-ի վրա։ Այն աջակցում է ստանդարտ գեներացման աշխատանքային հոսքեր, որոնք տեղավորվում են 8 GB հիշողության մեջ, սակայն ավելի մեծ աշխատանքային հոսքերի համար անհրաժեշտ կլինի ավելի մեծ հիշողության հատկացում ունեցող GPU։
Ինչպե՞ս կապվել ինստանսին և ի՞նչ ծրագրակազմ է նախապես տեղադրված։
Կարող եք անմիջապես կապվել աշխատող ինստանսին SSH-ի միջոցով։ ONIE-ը տրամադրում է նախապես կարգավորված ձևանմուշներ՝ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI, որպեսզի կարողանաք անմիջապես սկսել աշխատանքը։
Ինչպե՞ս է գործում վճարումը ONIE-ում Q RTX 4000-ի համար։
Ինստանսները վճարվում են ժամավճարով, քանի դեռ աշխատանքային կայանի GPU-ն ակտիվ է։ Սա թույլ է տալիս գործարկել մշակման կամ ռենդերինգի նիստեր և ավարտելուց հետո անջատել ինստանսը։
Վարձակալեք Q RTX 4000-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել Q RTX 4000