Վարձակալեք NVIDIA RTX 6000D GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 6000D-ը Blackwell ճարտարապետությամբ աշխատանքային կայանի GPU է՝ 84 GB VRAM-ով և compute capability 12.0-ով։ Այն ապահովում է մոտ 77.6 TFLOPS միաճշգրտության հաշվողական արտադրողականություն և մոտ 1222 GB/s հիշողության թողունակություն՝ 600 Վտ հզորության սահմաններում։ Վարձեք այս քարտը ONIE-ում ժամավճարային վճարումով, լրիվ SSH մուտքով և PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI-ի պատրաստի կաղապարներով։
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 6000D-ը
Մեծ լեզվական մոդելների ինֆերենս
Գործարկեք մեծ լեզվական մոդելներ և երկար համատեքստային պատուհաններ՝ ամբողջությամբ 84 GB հիշողության սահմաններում՝ օգտագործելով vLLM կամ Ollama։
Մոդելների ճշգրտում և վերապատրաստում
Օգտագործեք compute capability 12.0-ը և մոտ 77.6 TFLOPS հաշվողական արտադրողականությունը PyTorch/CUDA-ում սեփական վերապատրաստման աշխատանքների համար՝ առանց հաճախակի out-of-memory սխալների։
Բարձր լուծաչափի գեներատիվ մեդիա
Գործարկեք բարդ ComfyUI աշխատանքային հոսքեր՝ մի քանի control net-ներով և չքվանտացված diffusion checkpoint-ներով, որոնք միաժամանակ բեռնված են VRAM-ում։
Ծանր աշխատանքային կայանային ռենդերինգ
Մշակեք մանրամասն տեսարանի երկրաչափություն և մեծ տեքստուրների քեշեր՝ մոտ 1222 GB/s հիշողության թողունակության աջակցությամբ։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք RTX 6000D-ը, եթե ձեր աշխատանքային բեռները պահանջում են դրա 84 GB VRAM ծավալը և Blackwell ճարտարապետության հնարավորությունները մեկ աշխատանքային կայանի GPU-ի վրա։ Թեթև inference-ի համար՝ ծախսերը նվազեցնելու նպատակով, ընտրեք ավելի փոքր սպառողական կամ աշխատանքային GPU, կամ անցեք datacenter GPU-ի, եթե ձեր աշխատանքային հոսքը պահանջում է ավելի բարձր հիշողության թողունակություն։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | — | |
| RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| H100 SXM | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Հարմա՞ր է արդյոք RTX 6000D-ը LLM inference-ի և fine-tuning-ի համար։
Այո, դրա 84 GB VRAM-ը և մոտ 1222 GB/s հիշողության թողունակությունը հարմար են մեծ կշիռներ պահելու և մոդելներ ճշգրտելու համար։ Դուք կարող եք անմիջապես տեղակայել inference սերվերներ՝ օգտագործելով մեր նախապես կազմաձևված vLLM և Ollama կաղապարները։
Ինչպե՞ս է RTX 6000D-ն համեմատվում մյուս GPU-ների հետ հիշողության և հաշվողական հզորության առումով։
Որպես 84 GB VRAM-ով և compute capability 12.0-ով Blackwell աշխատանքային GPU՝ այն առաջարկում է ավելի շատ հիշողություն, քան ստանդարտ սպառողական քարտերը և նախորդ աշխատանքային սերունդները։ Սակայն մասնագիտացված datacenter GPU-ները կարող են ապահովել ավելի բարձր հիշողության թողունակություն, քան դրա մոտ 1222 GB/s-ը։
Ինչպե՞ս միանալ իմ RTX 6000D instance-ին ONIE-ում։
Instance-ը գործարկվելուց հետո դուք կարող եք միանալ անմիջապես SSH մուտքի միջոցով։ Մենք նաև տրամադրում ենք PyTorch/CUDA, ComfyUI, vLLM և Ollama-ի պատրաստի կաղապարներ, որպեսզի կարողանաք անմիջապես սկսել աշխատանքը։
Ինչպե՞ս է աշխատում այս GPU-ի վճարումը։
ONIE-ում instance-ները վճարվում են ժամավճարով։ Դուք վճարում եք միայն այն ժամանակի համար, երբ ձեր RTX 6000D միջավայրը ակտիվ է։
Վարձակալեք RTX 6000D-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 6000D