Վարձակալեք NVIDIA RTX 3060 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 3060-ը Ampere ճարտարապետության սպառողական դասի GPU է՝ 12 ԳԲ VRAM-ով և 170 Վտ հզորության սահմանաչափով։ Այն ապահովում է մոտավորապես 12.0 TFLOPS ստանդարտ լողակետային արտադրողականություն և մոտավորապես 318 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակություն, աջակցում է CUDA compute capability 8.6-ին։ ONIE-ում դուք կարող եք վարձակալել RTX 3060-ը ժամավճարով, լրիվ SSH մուտքով և պատրաստի կաղապարներով՝ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI-ի 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 3060-ը
Քվանտացված LLM ինֆերենս
Գործարկեք կոմպակտ կամ քվանտացված լեզվական մոդելներ 12 ԳԲ VRAM սահմաններում՝ օգտագործելով նախապես կարգավորված Ollama կամ vLLM կաղապարներ։
Պատկերների generation ComfyUI-ով
Կատարեք ստանդարտ դիֆուզիոն աշխատանքային հոսքեր և պատկերների սինթեզի խողովակաշարեր, որոնք հարմարավետ տեղավորվում են 12 ԳԲ հիշողության մեջ։
PyTorch նախատիպավորում և վրիպազերծում
Մշակեք և փորձարկեք CUDA կոդ Ampere քարտի վրա՝ compute capability 8.6-ով, նախքան աշխատանքային բեռները մեծ սարքավորումների վրա մասշտաբավորելը։
Փոքրամասշտաբ մոդելների fine-tuning
Կատարեք պարամետրաարդյունավետ fine-tuning համեստ տվյալների հավաքների վրա, որտեղ մոտավորապես 12.0 TFLOPS հաշվարկային հզորությունը բավարար է։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք RTX 3060-ը մշակման, նախատիպավորման և թեթև ինֆերենսի աշխատանքների համար, որոնք պահանջում են 12 ԳԲ VRAM՝ առանց datacenter սարքավորումների ծախսերի։ Ընտրեք ավելի մեծ GPU, եթե ձեր մոդելները գերազանցում են 12 ԳԲ-ը կամ պահանջում են մոտավորապես 318 ԳԲ/վրկ-ից բարձր հիշողության թողունակություն, կամ ավելի փոքր GPU, եթե դուք գործարկում եք միայն նվազագույն սկրիպտներ ցածր հիշողության պահանջներով։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | — | |
| Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք RTX 3060-ը հարմար է LLM ինֆերենսի և պատկերների generation-ի համար։
Այո, 12 ԳԲ VRAM-ը լավ հարմարված է Ollama և vLLM-ի միջոցով փոքր կամ քվանտացված լեզվական մոդելներ գործարկելու, ինչպես նաև ComfyUI-ում ստանդարտ դիֆուզիոն մոդելների համար։ 12 ԳԲ-ից մեծ չքվանտացված մոդելների համար անհրաժեշտ է ավելի մեծ հիշողության տարողությամբ GPU։
Ինչպե՞ս է այս սպառողական Ampere քարտը համեմատվում ավելի մեծ GPU-ների հետ։
RTX 3060-ը էնտրի-լևելի սպառողական քարտի համար առատաձեռն 12 GB հիշողություն է ապահովում, ինչպես նաև մոտ 12.0 TFLOPS հաշվարկային հզորություն և մոտ 318 GB/s հիշողության թողունակություն։ Ավելի բարձր դասի սպառողական կամ աշխատանքային GPU-ներն ապահովում են ավելի արագ հիշողության թողունակություն և ավելի մեծ հաշվարկային արդյունավետություն ծանր ուսուցման համար։
Ինչպե՞ս միանալ և կարգավորել իմ RTX 3060 instance-ը։
ONIE-ի յուրաքանչյուր վարձակալություն ներառում է ուղղակի SSH մուտք՝ հրամանատողի լրիվ վերահսկողության համար։ Կարող եք նաև անմիջապես սկսել՝ օգտագործելով պատրաստի կաղապարներ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama կամ ComfyUI-ի համար։
Ինչպե՞ս է աշխատում RTX 3060-ի վճարումը ONIE-ում։
Instance-ները վճարվում են ժամավճարով, մինչ ձեր վարձակալությունը ակտիվ է։ Սա թույլ է տալիս փորձարկումներ կատարել compute capability 8.6-ով Ampere ճարտարապետության քարտի վրա և ավարտելուց հետո դադարեցնել instance-ը։
Վարձակալեք RTX 3060-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 3060