Վարձակալեք NVIDIA RTX 3090 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 3090-ը Ampere ճարտարապետության սպառողական GPU է՝ 24 ԳԲ VRAM-ով և compute capability 8.6-ով։ Այն ապահովում է մոտ 35.4 TFLOPS ստանդարտ single-precision հաշվարկային հզորություն և մոտ 805 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակություն 350 Վտ հզորության դասի դեպքում։ Այս GPU-ն կարող եք վարձել ONIE-ում՝ ժամավճարային հաշվարկով, լրիվ SSH հասանելիությամբ և PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI պատրաստի շաբլոններով։
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 3090-ը
LLM-ների եզրահանգում տեղային մասշտաբով
Գործարկեք քվանտացված կամ միջին չափի լեզվական մոդելներ 24 ԳԲ VRAM-ում՝ օգտագործելով նախապես կարգավորված vLLM կամ Ollama շաբլոնները։
Պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր
Տեղադրեք ComfyUI՝ բարձր լուծաչափի պատկերներ գեներացնելու և սովորական սպառողական քարտերի հիշողության սահմանաչափից անցնելու համար՝ սեփական դիֆուզիոն խողովակաշարերով։
Մոդելների ճշգրտում և վարժեցում
Օգտագործեք PyTorch/CUDA շաբլոնը՝ 24 ԳԲ հիշողության սահմաններում տեղավորվող նեյրոնային ցանցերը ճշգրտելու համար՝ օգտվելով մոտ 805 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակությունից։
Ընդհանուր CUDA հաշվարկներ
Կատարեք compute capability 8.6-ի համար կոմպիլյացված հատուկ աշխատանքային բեռներ՝ մոտ 35.4 TFLOPS single-precision կատարողականով։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
RTX 3090-ը հարմար է այն մշակողների և հետազոտողների համար, ովքեր Ampere սպառողական քարտի վրա 24 ԳԲ VRAM են պահանջում հիշողության մեծ ծախս ունեցող աշխատանքների համար։ Թեթև եզրահանգման համար, որը պահանջում է ավելի քիչ հիշողություն, ընտրեք ավելի փոքր GPU, իսկ եթե ձեր մոդելները գերազանցում են 24 ԳԲ VRAM-ը կամ պահանջում են նոր ճարտարապետության հնարավորություններ, անցեք աշխատանքային կայանի կամ datacenter GPU-ի։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | — | |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք RTX 3090-ը հարմար է LLM-ների եզրահանգման և ճշգրտման համար։
Այո, 24 ԳԲ VRAM-ը և մոտ 805 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակությունը թույլ են տալիս գործարկել և ճշգրտել բազմաթիվ բաց կշիռներով լեզվական մոդելներ։ Դուք կարող եք անմիջապես ONIE-ում գործարկել vLLM, Ollama կամ PyTorch/CUDA շաբլոնները և սկսել աշխատել անմիջապես։
Ինչպե՞ս է RTX 3090-ը համեմատվում ավելի փոքր կամ ավելի մեծ GPU-ների հետ։
24 ԳԲ VRAM-ով RTX 3090-ը տեղավորում է զգալիորեն ավելի շատ մոդելի կշիռներ և մեծ batch չափեր, քան ցածր դասի սպառողական քարտերը։ Սակայն, եթե ձեր աշխատանքին պահանջվում է 24 ԳԲ-ից ավելի հիշողություն կամ մոտ 35.4 TFLOPS-ից բարձր single-precision հաշվարկային հզորություն, պետք է դիտարկեք նոր սերնդի կամ datacenter դասի GPU։
Ինչպե՞ս միանալ իմ RTX 3090 instance-ին և ի՞նչ ծրագրակազմ է ներառված։
Դուք կարող եք անմիջապես միանալ ձեր instance-ին SSH հասանելիության միջոցով։ ONIE-ը տրամադրում է PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI պատրաստի շաբլոններ, որպեսզի ձեզ ձեռքով կարգավորել ծրագրային կույտը պետք չգա։
Ինչպե՞ս է գործում վճարումը ONIE-ում RTX 3090-ի համար։
Instance-ները վճարվում են ժամավճարային հիմունքներով։ Դուք վճարում եք միայն այն ժամանակի համար, երբ ձեր GPU instance-ը ակտիվ է։
Վարձակալեք RTX 3090-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 3090