NVIDIA GTX TITAN X GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA GTX TITAN X は、ONIE でレンタル可能な Maxwell アーキテクチャのコンシューマー向け GPU です。150 W の消費電力枠内で、12 GB の VRAM、約 6.8 TFLOPS の単精度演算性能、約 239 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。CUDA Compute Capability 5.2 に対応しており、レガシーな GPU タスク、開発、エントリーレベルのディープラーニングワークフローを処理できます。
仕様
GPU あたりの VRAM
アーキテクチャ
Compute Capability
FP32 演算性能
メモリ帯域幅
電力制限
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
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GTX TITAN X の主な用途
レガシーな CUDA 開発
Maxwell アーキテクチャおよび CUDA Compute Capability 5.2 を対象としたソフトウェアのテストと保守を行えます。
エントリーレベルのディープラーニング
12 GB の VRAM に収まる、PyTorch での基本的な学習やプロトタイピングのワークフローを実行できます。
軽量モデルの推論
約 239 GB/s の適度なメモリ帯域幅で十分な環境において、Ollama などのテンプレートを使用して小規模な言語モデルやビジョンモデルをデプロイできます。
標準的な画像生成
最新の Tensor コアを必要としない、最大 12 GB までのビデオメモリを使用する ComfyUI の基本的な拡散パイプラインを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
最新アーキテクチャのコストを抑えつつ、開発、レガシーソフトウェアの互換性維持、または軽量な推論のために 12 GB の VRAM が必要な場合は、GTX TITAN X をお選びください。ワークロードのメモリ使用量が最小限であればより小型の GPU を選択し、大規模な学習のために最新の演算機能やより高いメモリ帯域幅が必要な場合は、より新しく大型の GPU にアップグレードしてください。
類似の GPU と比較
よくある質問
GTX TITAN X は LLM の推論や画像生成に適していますか？
12 GB の VRAM を備えているため、Ollama での推論用の小規模モデルや、ComfyUI の基本的なパイプラインを保持できます。ただし、Compute Capability 5.2 および約 6.8 TFLOPS の単精度性能を持つ旧世代の Maxwell アーキテクチャを採用しているため、新しい GPU と比較すると生成速度は遅くなります。
この GPU は PyTorch や vLLM などの最新フレームワークに対応していますか？
ONIE では、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI の構築済みテンプレートを提供しています。GTX TITAN X は Compute Capability 5.2 の Maxwell 世代のカードであるため、vLLM などのツールにおける一部の新しいソフトウェア機能や量子化手法には、より新しいアーキテクチャの GPU が必要になる場合があります。
GTX TITAN X は、より小型または大型の GPU と比べてどうですか？
12 GB の VRAM により、より小型のエントリーレベルのコンシューマー向けカードよりも、データや重みを保持するための余裕があります。一方、新しいワークステーション向けやデータセンター向けの GPU と比較すると、メモリ帯域幅が約 239 GB/s で Maxwell アーキテクチャを採用しているため、高負荷な本番ワークロードよりも軽量なタスクに適しています。
ONIE での請求とアクセスの仕組みはどうなっていますか？
レンタル料金は、インスタンスが稼働している間、時間単位で請求されます。SSH アクセス経由で環境に直接接続するか、ダッシュボードから設定済みテンプレートをそのまま起動できます。
GTX TITAN X を時間単位でレンタル
アカウントを作成し、構成を選択して SSH で接続できます。GPU を削除すると課金が停止します。
GTX TITAN X をレンタル