NVIDIA RTX 6000D GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 6000D は、84 GB の VRAM と Compute Capability 12.0 を備えた Blackwell アーキテクチャのワークステーション向け GPU です。600 W の消費電力枠内で、約 77.6 TFLOPS の単精度演算性能と約 1222 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、完全な SSH アクセス、そして PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI の構築済みテンプレート付きでこのカード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 6000D の主な用途
大規模言語モデル（LLM）の推論
vLLM や Ollama を使用し、84 GB のメモリバッファ内で大規模な言語モデルと拡張されたコンテキストウィンドウを完全に実行できます。
モデルのファインチューニングとトレーニング
Compute Capability 12.0 と約 77.6 TFLOPS の演算性能を活用し、頻繁なメモリ不足エラーを起こすことなく PyTorch/CUDA でのカスタムトレーニングを実行できます。
高解像度メディアの生成
複数の ControlNet と非量子化の Diffusion チェックポイントを VRAM に同時ロードし、複雑な ComfyUI パイプラインを実行できます。
高負荷なワークステーションレンダリング
約 1222 GB/s のメモリ帯域幅に支えられ、詳細なシーンジオメトリや大容量のテクスチャキャッシュを処理できます。
用途に最適な GPU かどうか
単一のワークステーションカードで大容量の 84 GB VRAM と Blackwell アーキテクチャの機能を必要とするワークロードには、RTX 6000D をお選びください。軽量な推論でコストを抑える場合はより小型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 を選択し、ワークフローでより高いメモリ帯域幅が必要な場合はデータセンター向け GPU へステップアップしてください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 6000D 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、84 GB の VRAM と約 1222 GB/s のメモリ帯域幅により、大規模なウェイトのホスティングやモデルのファインチューニングに適しています。事前設定済みの vLLM や Ollama のテンプレートを使用して、推論サーバーを即座にデプロイできます。
メモリと演算性能において、RTX 6000D は他の GPU と比べてどうですか？
84 GB の VRAM と Compute Capability 12.0 を備えた Blackwell ワークステーション向け GPU として、標準的なコンシューマー向けカードや旧世代のワークステーション向けモデルよりも多くのメモリを提供します。ただし、専用のデータセンター向け GPU は、本カードの約 1222 GB/s よりも高いメモリ帯域幅を提供する場合があります。
ONIE 上の RTX 6000D インスタンスにはどのように接続しますか？
インスタンスが稼働中になると、SSH アクセス経由で直接接続できます。また、PyTorch/CUDA、ComfyUI、vLLM、Ollama の構築済みテンプレートも用意されているため、すぐに作業を開始できます。
この GPU の請求はどのようになりますか？
ONIE のインスタンスは時間単位の請求を採用しています。RTX 6000D の環境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 6000D 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 6000D をレンタル