NVIDIA RTX 3090 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 3090 は、24 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。定格消費電力 350 W で、約 35.4 TFLOPS の標準単精度演算性能と約 805 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、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用の事前構成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 3090 の主な用途
ローカル規模の LLM 推論
事前構成済みの vLLM または Ollama テンプレートを使用し、24 GB の VRAM 内で量子化モデルや中規模言語モデルを実行します。
画像生成ワークフロー
ComfyUI をデプロイして、一般的なコンシューマー向けカードのメモリ制限に達することなく、高解像度画像の生成やカスタム拡散パイプラインの実行が可能です。
モデルのファインチューニングと学習
PyTorch/CUDA テンプレートを使用し、約 805 GB/s のメモリ帯域幅を活用して 24 GB のメモリ枠内に収まるニューラルネットワークをファインチューニングします。
汎用 CUDA 演算
約 35.4 TFLOPS の単精度性能により、Compute Capability 8.6 向けにコンパイルされたカスタムワークロードを実行します。
用途に最適な GPU かどうか
RTX 3090 は、コンシューマー向け Ampere カードでメモリ負荷の高いタスクのために 24 GB の VRAM を必要とする開発者や研究者に適しています。より少ないメモリで済む軽量な推論には下位の GPU を選択し、モデルが 24 GB の VRAM を超える場合や新しいアーキテクチャの機能が必要な場合は、ワークステーション向けまたはデータセンター向け GPU へのステップアップをご検討ください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 3090 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、24 GB の VRAM と約 805 GB/s のメモリ帯域幅を備えているため、多くのオープンウェイト言語モデルの実行やファインチューニングが可能です。ONIE 上で vLLM、Ollama、または PyTorch/CUDA のテンプレートを直接起動して、すぐに作業を開始できます。
RTX 3090 は下位または上位の GPU と比べてどうですか？
24 GB の VRAM を備えた RTX 3090 は、下位のコンシューマー向けカードよりも大幅に多くのモデルウェイトや大きなバッチサイズを保持できます。ただし、ワークロードで 24 GB を超えるメモリや約 35.4 TFLOPS を超える単精度演算性能が必要な場合は、新世代の GPU またはデータセンター向け GPU を検討することをお勧めします。
RTX 3090 インスタンスへの接続方法と、含まれているソフトウェアについて教えてください。
SSH アクセスを介してインスタンスに直接接続できます。ONIE では PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用のすぐに使えるテンプレートを提供しているため、ソフトウェアスタックを手動で構築する必要はありません。
ONIE での RTX 3090 の請求システムはどのようになっていますか？
インスタンスは 1 時間単位で請求されます。GPU 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。
RTX 3090 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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