NVIDIA RTX 5070 Ti GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 5070 Ti は、16 GB の VRAM と Compute Capability 12.0 を備えた、Blackwell アーキテクチャ基盤のコンシューマー向け GPU です。ONIE では、300 W の電力枠内で約 44.3 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能と約 734 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。時間単位の課金、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 5070 Ti の主な用途
量子化 LLM の推論
16 GB の VRAM 容量と約 734 GB/s のメモリ帯域幅を活用し、Ollama や vLLM を介して小〜中規模の言語モデルを実行します。
画像生成ワークフロー
約 44.3 TFLOPS の演算性能を持つ Blackwell コンシューマー向け GPU 上で、ComfyUI による画像生成や拡散パイプラインのテストを行います。
パラメータ効率の高いファインチューニング
16 GB のメモリ制限内に収めつつ、PyTorch/CUDA で LoRA アダプターの学習やコンパクトなニューラルネットワークのファインチューニングを行います。
Blackwell アーキテクチャのプロトタイピング
より大規模なハードウェアへスケールする前に、Compute Capability 12.0 をターゲットとした GPU カーネルの開発、コンパイル、テストを行います。
用途に最適な GPU かどうか
推論、画像生成、またはコードのプロトタイピング用に 16 GB の VRAM を備えた Blackwell GPU が必要な場合は、RTX 5070 Ti をお選びください。モデルやバッチサイズが 16 GB を超える場合はより多くの VRAM を搭載した GPU を、軽量なデバッグや基本的なタスクにはより小規模な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 5070 Ti は LLM の推論やファインチューニングに適していますか？
16 GB の VRAM と約 734 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、コンパクトなモデルや量子化モデルの推論、および LoRA などのパラメータ効率の高いファインチューニングに対応します。より大規模なモデルのフルファインチューニングには、さらに大容量の VRAM を搭載した GPU が必要です。
ONIE では、この GPU 向けにどのようなソフトウェアテンプレートが利用できますか？
PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの構築済みテンプレートを使用して RTX 5070 Ti を起動できます。フル SSH アクセスも提供されるため、Compute Capability 12.0 向けに環境をカスタマイズすることも可能です。
RTX 5070 Ti はラインナップ内の他の GPU と比べてどうですか？
16 GB の VRAM、300 W の TDP、約 44.3 TFLOPS の演算性能を備えたコンシューマー向け Blackwell カードとして、メモリ容量の少ないエントリーレベルのコンシューマー向けカードと、より大容量の VRAM プールを提供するワークステーションおよびデータセンター向け GPU の中間に位置します。
ONIE で RTX 5070 Ti をレンタルする場合、請求はどのようになりますか？
インスタンスは時間単位で課金されます。SSH 経由で接続してワークロードを実行し、セッションの完了時にインスタンスを削除できます。
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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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