NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q は、96 GB の VRAM と 300 W の電力枠を備えた Blackwell アーキテクチャのワークステーション向け GPU です。約 119.0 TFLOPS の単精度演算性能と約 1404 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 の構築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 PRO 6000 Max-Q の主な用途
大規模言語モデル（LLM）の推論
事前構成された vLLM または Ollama テンプレートを使用し、96 GB の VRAM バッファ内で大規模言語モデルや長文コンテキストのワークロード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学習
Compute Capability 12.0 と約 119.0 TFLOPS の演算性能を活用し、PyTorch/CUDA でカスタムモデルの学習やファインチューニングを行えます。
高解像度メディアの生成
メモリのボトルネックに陥ることなく、複雑な ComfyUI パイプライン、マルチモデルのワークフロー、大規模なバッチ生成を実行できます。
ワークステーションでのレンダリングとシミュレーション
約 1404 GB/s のメモリ帯域幅により、高負荷なジオメトリ処理、高解像度テクスチャ、科学技術シミュレーションを処理できます。
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 96 GB の VRAM と Blackwell の機能セットを必要とするワークロードには、RTX PRO 6000 Max-Q をお選びください。モデルが必要とするメモリが少ない場合はより小型のコンシューマー向け GPU を、約 1404 GB/s を超えるメモリ帯域幅が必要な場合はデータセンター向け GPU をお選びください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX PRO 6000 Max-Q 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、96 GB の VRAM により、システムメモリへオフロードすることなく大容量のモデルウェイトや大規模なコンテキストウィンドウを収容できます。ONIE では、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したり、PyTorch/CUDA テンプレートを介してファインチューニングジョブを実行したりできます。
このワークステーション向け GPU における「Max-Q」とはどういう意味ですか？
Max-Q 設計により、この Blackwell ワークステーション向け GPU は 300 W の熱設計電力（TDP）制限内で動作するように構成されています。この電力枠内であっても、96 GB の VRAM、Compute Capability 12.0、および約 119.0 TFLOPS の単精度演算性能をフルに活用できます。
この GPU は、より小型のワークステーションカードや大型のデータセンターカードと比べてどう異なりますか？
96 GB の VRAM と Compute Capability 12.0 を備えており、下位のワークステーション向けやコンシューマー向け GPU よりも大きなメモリ容量を提供するため、より大きなバッチサイズやモデルを扱えます。ハイエンドのデータセンター向け GPU と比較すると、300 W という低い定格電力で動作し、メモリ帯域幅は約 1404 GB/s となります。
ONIE での請求とアクセスの仕組みはどうなっていますか？
インスタンスは稼働中、時間単位で請求されます。SSH 経由で環境に直接接続できるほか、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの構築済みテンプレートを起動できます。
RTX PRO 6000 Max-Q 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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