NVIDIA RTX 2060 GPU を時間単位でレンタル
ONIE の NVIDIA RTX 2060 は、12 GB の VRAM と 130 W の TDP を備えた Turing アーキテクチャのコンシューマー向け GPU です。CUDA Compute Capability 7.5 に対応し、約 6.5 TFLOPS の単精度演算性能と約 268 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。インスタンスには SSH アクセス、時間単位の請求、および PyTorch/CUDA、ComfyUI、Ollama、vLLM の事前設定済みテンプレートが含まれています。
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
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RTX 2060 の主な用途
エントリーレベルの画像生成
12 GB の VRAM に無理なく収まる ComfyUI ワークフローや標準的な拡散モデルを実行できます。
小型言語モデルの推論
Ollama や vLLM を使用して量子化モデルや小型言語モデルをデプロイし、軽量なテキスト生成タスクを行えます。
PyTorch のプロトタイピングとデバッグ
大規模なインスタンスへスケールアップする前に、Turing アーキテクチャのカード上で CUDA コードの作成、テスト、デバッグを行えます。
小規模モデルの学習
PyTorch/CUDA テンプレートを使用して、中規模なニューラルネットワークや機械学習パイプラインを学習できます。
用途に最適な GPU かどうか
新世代アーキテクチャの高い演算スループットまでは必要としないものの、エントリーレベルのコンシューマー向けカード以上のメモリをワークロードが必要とする場合に、12 GB の RTX 2060 をお選びください。高負荷な学習には新世代またはワークステーション向け GPU にアップグレードし、最小限の VRAM で済むタスクにはより小型の GPU をお選びください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 2060 は LLM の推論に適していますか？
12 GB の VRAM と約 268 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、Ollama や vLLM を介して小型または量子化された言語モデルを処理できます。より大規模なモデルや高スループットの配信には、より多くのメモリと高い帯域幅を持つ GPU が必要になります。
Turing アーキテクチャにはどのようなソフトウェア互換性がありますか？
RTX 2060 は CUDA Compute Capability 7.5 に対応しており、PyTorch/CUDA テンプレートに含まれる標準的なフレームワークを実行できます。なお、後発のアーキテクチャで導入された一部の新しいデータ型に対するハードウェアサポートはありませんのでご注意ください。
この 12 GB 版 RTX 2060 は他のコンシューマー向け GPU と比べてどうですか？
約 6.5 TFLOPS という演算性能は新世代のカードに比べて控えめですが、12 GB のメモリ容量により、メモリが少ないコンシューマー向けモデルよりも大きなモデルやバッチサイズを保持できます。
ONIE での請求とインスタンスへのアクセスはどのような仕組みですか？
インスタンスは時間単位で請求されます。SSH で直接接続できるほか、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI の事前設定済みテンプレートをすぐに起動することも可能です。
RTX 2060 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。
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