NVIDIA Q RTX 8000 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA Q RTX 8000 は、45 GB の VRAM と 250 W の TDP を備えた Turing アーキテクチャのワークステーション向け GPU です。CUDA Compute Capability 7.5 に対応し、約 11.9 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能と約 434 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。ONIE では、時間単位の請求、フル SSH アクセス、設定済みテンプレートを利用してレンタルできます。
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 8000 の主な用途
大規模言語モデル（LLM）の推論
45 GB の VRAM 容量により、vLLM や Ollama などの即利用可能なテンプレートを使って、大規模な言語モデルをメモリに読み込むことができます。
メモリ集約型モデルのファインチューニング
高バッチサイズのワークロードでもメモリ不足エラーを回避しながら、PyTorch でディープラーニングモデルの学習や調整を行えます。
複雑な画像生成ワークフロー
45 GB のメモリ内に複数のチェックポイントや ControlNet を同時に保持する必要がある、多段階の ComfyUI パイプラインを実行できます。
ワークステーションでのレンダリングとシミュレーション
Turing ワークステーションハードウェアと大容量ビデオメモリの恩恵を受ける、大規模なシーンファイルや高解像度テクスチャを処理できます。
用途に最適な GPU かどうか
主なボトルネックが VRAM 容量であり、最新のデータセンター向け演算速度のコストをかけずに単一カードで 45 GB を必要とする場合に Q RTX 8000 をお選びください。ワークロードに約 11.9 TFLOPS および 434 GB/s の帯域幅を超える高速なスループットが必要な場合はより新しいアーキテクチャへステップアップし、モデルがより少ないメモリに収まる場合は小型のコンシューマー向け GPU をお選びください。
類似の GPU と比較
よくある質問
Q RTX 8000 は LLM の推論やファインチューニングに適していますか？
はい、45 GB の VRAM を備えているため、標準的なコンシューマー向けカードには収まらない大規模なモデルの重みやコンテキストウィンドウを保持できます。ただし、メモリ帯域幅が約 434 GB/s の Turing アーキテクチャに基づいているため、トークン生成や学習の速度は新しいデータセンター向け GPU よりも遅くなります。
Compute Capability 7.5 はどのようなソフトウェア互換性を提供しますか？
Compute Capability 7.5 は NVIDIA Turing 世代に属しており、当社の PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、および ComfyUI テンプレートを通じて標準的なディープラーニングフレームワークでサポートされています。なお、新しいアーキテクチャで導入された一部の機能は、Turing ハードウェアではネイティブサポートされていませんのでご注意ください。
この GPU は ONIE の他の選択肢と比べてどうですか？
ワークステーションクラスのカードである Q RTX 8000 は、一般的なコンシューマー向け GPU よりもはるかに多い 45 GB のメモリを提供しますが、約 11.9 TFLOPS という演算性能は新しいアーキテクチャと比較すると控えめです。最大の処理速度よりも大容量のメモリを必要とする場合に、実用的な中間選択肢として機能します。
この GPU をレンタルする際の請求とアクセスはどのようになりますか？
ONIE は時間単位の請求を採用しているため、インスタンスが稼働している時間に対してのみ料金が発生します。SSH で直接接続できるほか、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの設定済み環境をすぐに起動できます。
Q RTX 8000 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 8000 をレンタル