NVIDIA RTX 2070S GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 2070S は、8 GB の VRAM と Compute Capability 7.5 を備えた、Turing アーキテクチャベースのコンシューマー向け GPU です。ONIE のインスタンスでは、210 W の電力枠内で約 8.8 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能と約 366 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。時間単位の課金、完全な SSH アクセス、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの構築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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RTX 2070S の主な用途
小規模な LLM 推論
8 GB の VRAM 容量内で、Ollama または vLLM のテンプレートを使用して量子化された小規模言語モデルを実行できます。
PyTorch 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へスケールする前に、Compute Capability 7.5 の Turing GPU 上でディープラーニングのコードを開発・テストできます。
軽量な画像生成
8 GB のメモリに余裕をもって収まる標準的な拡散パイプラインを使用し、ComfyUI で画像を生成できます。
GPU コンピュートワークロード
約 8.8 TFLOPS の単精度演算性能と約 366 GB/s のメモリ帯域幅を活用し、カスタム CUDA アプリケーションを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
8 GB の VRAM 内に収まる開発、デバッグ、および軽量な推論タスクには RTX 2070S をお選びください。大規模モデルの学習にはより多くのメモリと高い演算性能を備えた GPU へ移行し、基本的なスクリプトのテストにはより低消費電力のコンシューマー向けカードを選択してください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 2070S 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 366 GB/s のメモリ帯域幅を備える RTX 2070S は、Ollama や vLLM を介した小規模な量子化言語モデルの推論に対応します。フルファインチューニングやより大規模なモデルの実行には、より多くの VRAM を搭載した GPU が必要です。
この GPU を ComfyUI での画像生成に使用できますか？
はい、ONIE では RTX 2070S 上で動作する構築済みの ComfyUI テンプレートを提供しています。8 GB の VRAM は標準的な拡散ワークフローをサポートしますが、複数の ControlNet を使用するような負荷の高いパイプラインには、より大容量のメモリを備えた GPU が適しています。
Turing アーキテクチャはソフトウェアの互換性にどのような影響がありますか？
RTX 2070S は CUDA Compute Capability 7.5 をサポートしており、標準的な PyTorch/CUDA テンプレートと互換性があります。ただし、後続の世代に搭載されている新しいアーキテクチャ機能を必要とするワークロードは、より新しい GPU アーキテクチャ上にデプロイする必要があります。
ONIE での接続方法と請求の仕組みはどうなっていますか？
インスタンスは、マシンが稼働している時間に対して時間単位で課金されます。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起動することもできます。
RTX 2070S 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。
RTX 2070S をレンタル