Վարձակալեք NVIDIA RTX 2060 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 2060 — GPU-ը ONIE-ի վրա Turing ճարտարապետության սպառողական քարտ է՝ 12 GB VRAM-ով և 130 W TDP-ով։ Այն ապահովում է մոտ 6.5 TFLOPS single-precision հաշվարկային հզորություն և մոտ 268 GB/s հիշողության թողունակություն՝ CUDA compute capability 7.5-ով։ Ինստանսները ներառում են SSH մուտք, ժամային վճարում և նախապես կարգավորված շաբլոններ PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama և vLLM համար։
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 RTX 2060-ը
Մուտքային մակարդակի պատկերների գեներացում
Աշխատեցրեք ComfyUI աշխատանքային հոսքեր և ստանդարտ դիֆուզիոն մոդելներ, որոնք հարմարավետ տեղավորվում են 12 GB VRAM-ի մեջ։
Կոմպակտ լեզվական մոդելների ինֆերենս
Տեղակայեք քվանտացված կամ ավելի փոքր լեզվական մոդելներ՝ Ollama կամ vLLM-ի միջոցով թեթև տեքստային գեներացման առաջադրանքների համար։
PyTorch նախատիպավորում և վրիպազերծում
Գրեք, փորձարկեք և վրիպազերծեք CUDA կոդը Turing ճարտարապետության քարտի վրա՝ մինչև ավելի մեծ ինստանսների անցնելը։
Փոքր մասշտաբի մոդելների վարժեցում
Վարժեցրեք չափավոր նեյրոնային ցանցեր և մեքենայական ուսուցման խողովակաշարեր՝ օգտագործելով PyTorch/CUDA շաբլոնը։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք 12 GB RTX 2060-ը, երբ ձեր աշխատանքին անհրաժեշտ է ավելի շատ հիշողություն, քան մուտքային մակարդակի սպառողական քարտերը ունեն, առանց նոր ճարտարապետությունների բարձր հաշվարկային թողունակության պահանջի։ Ծանր վարժեցման համար անցեք նոր սերնդի կամ աշխատանքային կայանի GPU-ի, կամ ընտրեք ավելի փոքր GPU, եթե ձեր առաջադրանքին նվազագույն VRAM է անհրաժեշտ։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | — | |
| GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Հարմա՞ր է արդյոք RTX 2060-ը LLM ինֆերենսի համար։
12 GB VRAM-ով և մոտ 268 GB/s հիշողության թողունակությամբ այն կարող է մշակել կոմպակտ և քվանտացված լեզվական մոդելներ Ollama կամ vLLM-ի միջոցով։ Ավելի մեծ մոդելների կամ բարձր թողունակությամբ սպասարկման համար անհրաժեշտ կլինի ավելի շատ հիշողությամբ և ավելի բարձր թողունակությամբ GPU։
Ինչ ծրագրային համատեղելիություն է ապահովում Turing ճարտարապետությունը։
RTX 2060-ը աջակցում է CUDA compute capability 7.5-ը, ինչը աշխատեցնում է PyTorch/CUDA շաբլոնում ներառված ստանդարտ ֆրեյմվորքները։ Նկատի ունեցեք, որ այն չունի որոշ նոր տվյալների տիպերի ապարատային աջակցություն, որոնք ներմուծվել են հետագա ճարտարապետություններում։
Ինչպե՞ս է այս 12 GB RTX 2060-ը համեմատվում այլ սպառողական GPU-ների հետ։
12 GB հիշողության հզորությունը թույլ է տալիս տեղավորել ավելի մեծ մոդելներ և batch չափեր, քան ցածր հիշողությամբ սպառողական տարբերակները, թեև մոտ 6.5 TFLOPS հաշվարկային հզորությունը ավելի համեստ է, քան նոր սերնդի քարտերինը։
Ինչպե՞ս են աշխատում վճարումը և ինստանսի մուտքը ONIE-ի վրա։
Ինստանսները վճարվում են ժամային հիմունքներով։ Կարող եք միանալ անմիջապես SSH-ով կամ անմիջապես գործարկել նախապես կարգավորված շաբլոնները PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI համար։
Վարձակալեք RTX 2060-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 2060