NVIDIA RTX PRO 4000 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX PRO 4000 は、ONIE で利用可能な Blackwell アーキテクチャ採用のワークステーション向け GPU で、24 GB の VRAM と CUDA コンピュートケイパビリティ 12.0 を備えています。145 W の TDP で動作しながら、約 44.3 TFLOPS の単精度演算性能と約 529 GB/s のメモリ帯域幅を発揮します。時間単位の課金、フル SSH アクセス、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI 用の構築済みテンプレートを使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 PRO 4000 の主な用途
ローカル LLM 推論
24 GB のメモリ容量内で、Ollama や vLLM を使用して量子化されたモデルや中規模の言語モデルを実行できます。
生成メディアワークフロー
小型カードで発生しがちなメモリ制限に達することなく、ComfyUI で画像や動画の生成パイプラインを実行できます。
モデルのプロトタイピングとチューニング
Blackwell のコンピュートケイパビリティ 12.0 を活用しながら、PyTorch/CUDA でディープラーニングモデルの開発やファインチューニングを行えます。
ワークステーションレンダリングと演算
ワークステーションドライバと約 529 GB/s のメモリ帯域幅が活きる、プロフェッショナルなグラフィックス、シミュレーション、レンダリングのワークロードを処理できます。
用途に最適な GPU かどうか
開発、レンダリング、または中規模の AI ワークロード向けに、24 GB の VRAM を備えた最新の Blackwell ワークステーションカードが必要な場合は RTX PRO 4000 をお選びください。軽量な推論や基本的なテストにはより小型の GPU を選択し、トレーニングパイプラインでさらに多くのメモリ容量や高いメモリ帯域幅が必要な場合は、より大型のデータセンター向け GPU へ移行してください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX PRO 4000 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 529 GB/s のメモリ帯域幅を備えているため、小規模から中規模の言語モデルでの推論や LoRA ファインチューニングの実行に対応できます。大規模モデルのフルパラメータ学習には、より多くの VRAM を搭載した GPU を推奨します。
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用意されていますか？
RTX PRO 4000 は、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの事前設定済みテンプレートを使用して起動できます。フル SSH アクセスが含まれているため、環境のカスタマイズや追加の依存関係のインストールも可能です。
この Blackwell ワークステーション GPU は、より小型または大型の選択肢と比べてどう違いますか？
CUDA コンピュートケイパビリティ 12.0、24 GB の VRAM、および 145 W で約 44.3 TFLOPS の単精度演算性能を備えており、エントリーレベルのカードよりも最新のアーキテクチャサポートと多くのメモリを提供します。より大型のワークステーションまたはデータセンター向け GPU は、さらに負荷の高い並列ワークロードに向けて、より大きなメモリ容量と帯域幅を提供します。
RTX PRO 4000 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課金を採用しており、ワークステーション GPU が稼働している時間分のみをお支払いいただけます。
RTX PRO 4000 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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