NVIDIA RTX PRO 6000 WS GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX PRO 6000 WS は、ONIE でオンデマンドのクラウドレンタルとして利用できる Blackwell アーキテクチャのワークステーション向け GPU です。96 GB の VRAM と 600 W の消費電力枠を備え、約 119.0 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能と約 1403 GB/s のメモリ帯域幅を実現します。Compute Capability 12.0 に対応しており、最新の AI やコンピューティングのワークロードに適しています。
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 WS の主な用途
大規模言語モデルの推論
事前構成済みの vLLM や Ollama テンプレートを使用し、単一の 96 GB メモリプールで大規模言語モデルを実行できます。
モデルのファインチューニングと学習
約 119.0 TFLOPS の演算性能を活かし、PyTorch/CUDA テンプレートを用いてディープラーニングモデルの学習やファインチューニングを行えます。
高解像度のメディア生成
96 GB の VRAM を活用することで、ComfyUI においてメモリのボトルネックに陥ることなく複雑な画像や動画を生成できます。
ワークステーション演算とレンダリング
約 1403 GB/s のメモリ帯域幅に支えられ、高負荷なワークステーションのシミュレーションやレンダリングタスクを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
データセンター向けハードウェアへ移行することなく、96 GB の 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 PRO 6000 WS をお選びください。モデルのメモリ要件が少ない場合はコンシューマー向けや下位のワークステーション向け GPU の方が経済的であり、超大規模な学習ジョブにはより高いメモリ帯域幅を持つデータセンタークラスの GPU が必要になる場合があります。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX PRO 6000 WS は大規模言語モデルの推論に適していますか?
はい。96 GB の VRAM と約 1403 GB/s のメモリ帯域幅を備えているため、このワークステーション向け GPU は大規模なモデルの重みやコンテキストウィンドウをメモリ内に保持できます。提供されている vLLM や Ollama のテンプレートを使用して、推論サーバーを迅速にデプロイできます。
コンシューマー向けやデータセンター向けの GPU と比較してどうですか?
Blackwell 世代のワークステーション向け GPU である RTX PRO 6000 WS は、標準的なコンシューマー向けカードを上回る 96 GB の VRAM 容量を備えており、より大規模なワークロードを単一のカードに収めることができます。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 が適しており、軽いタスクであれば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 で十分です。
この GPU ではどのようなソフトウェア環境が利用できますか?
インスタンスは Compute Capability 12.0 に対応しており、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI など、すぐに使えるテンプレートが用意されています。完全な SSH アクセスが含まれているため、必要に応じてソフトウェアスタックをカスタマイズできます。
ONIE の請求はどのような仕組みですか?
ONIE のレンタルは時間単位の請求を採用しているため、インスタンスが稼働している時間に対してのみ料金が発生します。SSH 経由で接続してタスクを実行し、完了したらインスタンスを削除できます。
RTX PRO 6000 WS 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 PRO 6000 WS をレンタル