Վարձակալեք NVIDIA RTX PRO 4000 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX PRO 4000 — GPU-ն Blackwell ճարտարապետությամբ՝ աշխատանքային կայանների համար, հասանելի է ONIE-ում 24 GB VRAM-ով և CUDA հաշվողական հնարավորության 12.0 տարբերակով։ Այն ապահովում է մոտ 44.3 TFLOPS single-precision հաշվողական հզորություն և մոտ 529 GB/s հիշողության թողունակություն՝ 145 W TDP-ով։ Կարող եք այն տեղակայել ժամային վճարումով, լրիվ SSH մուտքով և պատրաստի շաբլոններով PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI 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 PRO 4000-ը
Տեղական LLM ինֆերենս
Գործարկեք քվանտացված կամ միջին չափի լեզվական մոդելներ Ollama կամ vLLM-ի միջոցով՝ 24 GB հիշողության սահմաններում։
Գեներատիվ մեդիա աշխատանքային հոսքեր
Իրականացրեք պատկերների և տեսանյութերի գեներացման խողովակաշարեր ComfyUI-ում՝ առանց ավելի փոքր քարտերին բնորոշ հիշողության սահմանների։
Մոդելների նախատիպավորում և կարգավորում
Մշակեք և նուրբ կարգավորեք խորը ուսուցման մոդելներ PyTorch/CUDA-ում՝ օգտագործելով Blackwell 12.0 հաշվողական հնարավորությունը։
Աշխատանքային կայանի rendering և հաշվարկներ
Մշակեք պրոֆեսիոնալ գրաֆիկական, սիմուլյացիոն և rendering աշխատանքներ, որոնք օգտվում են աշխատանքային կայանի դրայվերներից և մոտ 529 GB/s հիշողության թողունակությունից։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք RTX PRO 4000, եթե ձեզ անհրաժեշտ է ժամանակակից Blackwell աշխատանքային քարտ 24 GB VRAM-ով՝ մշակման, rendering-ի կամ չափավոր AI աշխատանքների համար։ Ավելի փոքր GPU ընտրեք թեթև ինֆերենսի և հիմնական փորձարկումների համար, կամ անցեք ավելի մեծ datacenter GPU-ի, եթե ձեր ուսուցման խողովակաշարերին անհրաժեշտ է ավելի մեծ հիշողության տարողունակություն կամ բարձր հիշողության թողունակություն։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | — | |
| RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք RTX PRO 4000-ը հարմար է LLM ինֆերենսի և նուրբ կարգավորման համար։
Այո, 24 GB VRAM-ը և մոտ 529 GB/s հիշողության թողունակությունը թույլ են տալիս գործարկել ինֆերենս և LoRA նուրբ կարգավորում փոքր և միջին չափի լեզվական մոդելների համար։ Մեծ մոդելների լրիվ պարամետրային ուսուցման համար խորհուրդ է տրվում ավելի մեծ VRAM ունեցող GPU։
Ինչ ծրագրային շաբլոններ են հասանելի այս GPU-ի համար ONIE-ում։
Կարող եք գործարկել RTX PRO 4000-ը նախապես կարգավորված շաբլոններով, ներառյալ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI։ Լրիվ SSH մուտքը ներառված է, որպեսզի կարողանաք կարգավորել ձեր միջավայրը և տեղադրել լրացուցիչ կախվածություններ։
Ինչպե՞ս է այս Blackwell աշխատանքային GPU-ն համեմատվում ավելի փոքր կամ մեծ տարբերակների հետ։
CUDA հաշվողական հնարավորության 12.0, 24 GB VRAM-ի և 145 W-ում մոտ 44.3 TFLOPS single-precision հաշվողական հզորության շնորհիվ այն առաջարկում է ժամանակակից ճարտարապետության աջակցություն և ավելի շատ հիշողություն, քան մուտքային մակարդակի քարտերը։ Ավելի մեծ աշխատանքային կայանի կամ datacenter GPU-ները ապահովում են ավելի մեծ հիշողության տարողունակություն և թողունակություն ավելի ծանր զուգահեռ աշխատանքների համար։
Ինչպե՞ս է աշխատում վճարումը RTX PRO 4000-ի համար։
ONIE-ի օրինակները օգտագործում են ժամային վճարում, ինչը թույլ է տալիս վճարել միայն այն ժամանակի համար, երբ աշխատանքային կայանի GPU-ն ակտիվ է։
Վարձակալեք RTX PRO 4000-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX PRO 4000