NVIDIA RTX A4000 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX A4000 は、16 GB の VRAM と Compute Capability 8.6 を備えた Ampere アーキテクチャのワークステーション向け GPU です。140 W の消費電力枠で動作し、約 20.6 TFLOPS の単精度演算性能と約 372 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、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 A4000 の主な用途
中規模言語モデルの推論
16 GB の VRAM 容量内で、Ollama や vLLM を使用して量子化モデルや中規模言語モデルを実行できます。
画像生成ワークフロー
約 372 GB/s のメモリ帯域幅を活かし、ComfyUI テンプレートをデプロイして拡散ベースの画像生成や実験を行えます。
ディープラーニングのプロトタイピング
Compute Capability 8.6 を備えた Ampere ワークステーションアーキテクチャ上で、PyTorch/CUDA のトレーニングスクリプトを開発・テストできます。
ワークステーションのレンダリングタスク
約 20.6 TFLOPS の単精度性能を活かしたレンダリングやシミュレーションのワークロードを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
RTX A4000 は、推論、画像生成、コードのプロトタイピングに信頼性の高い 16 GB Ampere ワークステーション GPU を必要とする開発者やクリエイターに適しています。メモリ要件が低い基本的なテストにはより小規模な GPU を選択し、モデルが 16 GB の VRAM を超える場合やより高いメモリ帯域幅が必要な場合は、より大規模なデータセンター向けまたはワークステーション向けカードへアップグレードしてください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX A4000 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 372 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、Ollama や vLLM を介した小規模モデルや量子化言語モデルの推論、および軽量なファインチューニングに対応します。フルパラメータのファインチューニングや、より大規模な非量子化モデルの実行には、より多くの VRAM を搭載した GPU を推奨します。
この GPU は、より上位または下位のオプションと比較してどうですか？
約 20.6 TFLOPS の単精度演算性能を提供する 16 GB ワークステーションカードとして、RTX A4000 はエントリーレベルのコンシューマー向けカードと、より高負荷向けのワークステーションまたはデータセンター GPU の中間に位置します。下位モデルにするとバッチサイズに利用できるメモリが減少し、上位モデルにするとより重いワークロード向けに VRAM 容量とメモリ帯域幅が拡大します。
ONIE の RTX A4000 ではどのようなソフトウェア環境が利用できますか？
このカードの Compute Capability 8.6 に対応した、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの構築済みテンプレートをデプロイできます。完全な SSH アクセスも提供されるため、環境を自由にカスタマイズ可能です。
RTX A4000 をレンタルする場合、請求はどのようになりますか？
ONIE でのレンタルは時間単位の請求を採用しており、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 A4000 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 A4000 をレンタル