NVIDIA RTX 3060 Ti GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 3060 Ti は、8 GB の VRAM と Compute Capability 8.6 を備えた Ampere アーキテクチャのコンシューマー向け GPU です。200 W の電力枠内で、約 15.7 TFLOPS の単精度演算性能と約 395 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、SSH アクセス、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用の構築済みテンプレートを利用してこの GPU をレンタルできます。
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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RTX 3060 Ti の主な用途
小型言語モデルの推論
事前構成済みの Ollama または vLLM テンプレートを使用して、8 GB の VRAM 制限内で量子化された小型言語モデルを実行できます。
標準的な画像生成
8 GB のメモリバッファに余裕をもって収まる ComfyUI ワークフローで画像を生成できます。
PyTorch のプロトタイピングとデバッグ
大規模なハードウェアにスケールする前に、Compute Capability 8.6 の Ampere GPU 上で CUDA コードを開発およびテストできます。
軽量モデルのファインチューニング
約 15.7 TFLOPS の演算性能を活用し、パラメータ効率の高いファインチューニングの実行や小型ニューラルネットワークの学習を行えます。
用途に最適な GPU かどうか
8 GB の VRAM に収まる開発、プロトタイピング、および推論ワークロードには RTX 3060 Ti をお選びください。モデルやバッチサイズが 8 GB を超える場合はより多くのメモリを備えた GPU を、基本的な表示や最小限の計算タスクにはより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
RTX 3060 Ti は LLM の推論や画像生成に適していますか？
8 GB の VRAM と約 395 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、量子化された小型言語モデルや標準解像度の画像生成ワークフローに対応します。より大規模なモデルや複雑な ComfyUI パイプラインには、より大きなメモリ容量を持つ GPU が必要になります。
RTX 3060 Ti は前後のクラスの GPU と比べてどうですか？
8 GB の VRAM と約 15.7 TFLOPS の単精度演算性能を備えたコンシューマー向け Ampere カードとして、エントリーレベルのコンシューマー向けカードよりも高い演算性能を提供する一方、上位クラスのコンシューマー向けまたはワークステーション向け GPU よりはメモリが少なくなっています。ワークロードが 8 GB を超えるメモリを必要とする場合は、より多くの VRAM を搭載したカードへのアップグレードをご検討ください。
どのようなソフトウェアテンプレートやアクセス方法が含まれていますか？
ONIE でのレンタルには、インスタンスへの完全な SSH アクセスが含まれています。PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、および ComfyUI 用の構築済みテンプレートを使用してすぐにデプロイできます。
RTX 3060 Ti の請求はどのような仕組みですか？
ONIE では、すべての GPU インスタンスに時間単位の請求を採用しています。インスタンスが稼働している時間に対してのみお支払いいただきます。
RTX 3060 Ti 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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