NVIDIA Q RTX 4000 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA Q RTX 4000 は、エントリーレベルの AI およびグラフィックスワークロード向けに ONIE でレンタル可能な Turing ベースのワークステーション GPU です。125 W の電力プロファイル内で、8 GB の VRAM、約 7.7 TFLOPS の単精度演算性能、約 353 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。CUDA Compute Capability 7.5 をサポートしており、このインスタンスは PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、および ComfyUI の準備済みテンプレートを使用してデプロイできます。
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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Q RTX 4000 の主な用途
コードのプロトタイピングとデバッグ
より大規模なハードウェアにスケールアップする前に、8 GB のワークステーション GPU で PyTorch/CUDA パイプラインをテストおよび検証します。
コンパクトモデルの推論
8 GB の VRAM 内に余裕をもって収まる小規模言語モデルを、Ollama または vLLM を介して実行します。
基本的な画像生成
8 GB のメモリ制限を超えない標準的な画像生成ワークフローを ComfyUI で実行します。
ワークステーショングラフィックスとレンダリング
Turing アーキテクチャと約 353 GB/s のメモリ帯域幅を、リモートレンダリングおよびビジュアライゼーションタスクに活用します。
用途に最適な GPU かどうか
8 GB の VRAM と Compute Capability 7.5 の範囲内に収まる軽量な推論、レンダリング、およびコード開発には Q RTX 4000 をお選びください。負荷の高いモデルのトレーニングや大規模な推論には、より多くのメモリと新しいアーキテクチャを備えた大型の GPU を選択し、基本的な表示や最小限の計算タスクには小型の GPU をお選びください。
類似の GPU と比較
よくある質問
Q RTX 4000 は LLM の推論やファインチューニングに適していますか？
8 GB の VRAM と約 7.7 TFLOPS の単精度性能を備えており、Ollama や vLLM を使用したコンパクトモデルの推論に適しています。より大規模なモデルや本格的なファインチューニングワークロードの場合は、より多くの VRAM と約 353 GB/s を超えるメモリ帯域幅を備えた GPU をお選びください。
この GPU を ComfyUI や画像生成に使用できますか？
はい、ONIE ではこの Turing ワークステーション GPU で動作する準備済みの ComfyUI テンプレートを提供しています。8 GB のメモリに収まる標準的な生成パイプラインを処理できますが、より大規模なパイプラインにはさらに大きなメモリ割り当てを持つ GPU が必要になります。
インスタンスへの接続方法と、プリインストールされているソフトウェアを教えてください。
SSH アクセスを介して、稼働中のインスタンスに直接接続できます。ONIE では、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの事前設定済みテンプレートを提供しているため、すぐに作業を開始できます。
ONIE での Q RTX 4000 の請求はどのようになりますか？
インスタンスは、ワークステーション GPU がアクティブな間、時間単位で請求されます。これにより、開発やレンダリングのセッションを実行し、完了したらインスタンスを削除することができます。
Q RTX 4000 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。
Q RTX 4000 をレンタル