NVIDIA Titan Xp GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA Titan Xp は、12 GB の VRAM と 160 W の TDP を備えた Pascal アーキテクチャのコンシューマー向け GPU です。ONIE では、約 11.7 TFLOPS の単精度演算性能と約 410 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。Compute Capability 6.1 に対応しており、時間単位の請求、SSH アクセス、導入済みテンプレートをご利用いただけます。
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。
リアルタイム料金を読み込み中…
Titan Xp の主な用途
PyTorch の開発とプロトタイピング
PyTorch/CUDA テンプレートを使用して、12 GB のメモリ上限内で機械学習コードの記述、テスト、デバッグを行えます。
コンパクトな言語モデルの推論
事前構成された Ollama または vLLM テンプレートを使用して、12 GB の VRAM に収まる小規模な言語モデルを実行できます。
標準的な画像生成ワークフロー
12 GB のメモリを超えない基本的な拡散パイプラインや画像合成タスク向けに ComfyUI をデプロイできます。
汎用的な CUDA 計算タスク
Pascal アーキテクチャおよび Compute Capability 6.1 と互換性のある、カスタム単精度演算ワークロードを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
コスト重視の開発、レガシーな CUDA 互換性テスト、または最大 12 GB の VRAM を必要とする軽量な推論タスクには Titan Xp をお選びください。ワークロードに最新の Tensor コアやより多くのメモリ容量が必要な場合は新しい GPU や上位の GPU を、最小限のディスプレイ出力や計算スクリプトにはより小規模なコンシューマー向けカードをご検討ください。
類似の GPU と比較
よくある質問
NVIDIA Titan Xp は LLM の推論やファインチューニングに適していますか？
12 GB の VRAM と Pascal アーキテクチャを備えており、Ollama や vLLM を使用したコンパクトなモデルの推論に対応できます。より大規模なモデルや、新しい Compute Capability に依存する最新のファインチューニングワークフローには、より多くのメモリと新しいアーキテクチャを備えた GPU をお勧めします。
このインスタンスの計算性能とメモリの仕様はどのようになっていますか？
このコンシューマー向け GPU は、12 GB の VRAM、160 W の消費電力枠、および Compute Capability 6.1 を備えています。インフラストラクチャプロバイダーの計測では、約 11.7 TFLOPS の単精度演算性能と約 410 GB/s のメモリ帯域幅が報告されています。
インスタンスへの接続方法と、利用可能なソフトウェアを教えてください。
SSH アクセスを介してインスタンスに直接接続できます。また、ONIE ではワークロードを迅速に開始できるよう、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、および ComfyUI の導入済みテンプレートを提供しています。
ONIE での Titan Xp の請求はどのようになりますか？
インスタンスは時間単位で請求されます。GPU 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。
Titan Xp 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。
Titan Xp をレンタル