იქირავეთ NVIDIA GTX TITAN X GPU საათობრივად
NVIDIA GTX TITAN X არის Maxwell არქიტექტურის სამომხმარებლო GPU, რომელიც ხელმისაწვდომია ONIE-ზე ქირაობისთვის. ის გთავაზობთ 12 GB VRAM-ს, დაახლოებით 6.8 TFLOPS ერთსიზუსტიან გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 239 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას 150 W სიმძლავრის ფარგლებში. CUDA compute capability 5.2-ის მხარდაჭერით, ის შესაფერისია ძველი GPU ამოცანებისთვის, დეველოპმენტისა და საწყისი დონის ღრმა სწავლების სამუშაო პროცესებისთვის.
სპეციფიკაციები
VRAM თითო GPU-ზე
არქიტექტურა
გამოთვლითი შესაძლებლობა
FP32 გამოთვლები
მეხსიერების გამტარუნარიანობა
სიმძლავრის ლიმიტი
მნიშვნელობები მოწოდებულია ინფრასტრუქტურის პროვაიდერის მიერ ამჟამად ჩამონათვალში არსებული მანქანებისთვის; რეალური მუშაობა მანქანის მიხედვით განსხვავდება.
ხელმისაწვდომი კონფიგურაციები
რეალურ დროში განახლებადი მარაგი და ფასები. საბოლოო ფასი დადასტურდება შეკვეთამდე.
რეალური ფასები იტვირთება…
რისთვისაა კარგი GTX TITAN X
ძველი CUDA დეველოპმენტი
ტესტირება და მხარდაჭერა პროგრამული უზრუნველყოფისთვის, რომელიც მიზნად ისახავს Maxwell არქიტექტურას და CUDA compute capability 5.2-ს.
საწყისი დონის ღრმა სწავლება
გაუშვით მარტივი ტრენინგისა და პროტოტიპირების სამუშაო პროცესები PyTorch-ში, რომლებიც თავსდება 12 GB VRAM-ში.
მსუბუქი მოდელის ინფერენსი
დაამატეთ პატარა ენობრივი ან ვიზუალური მოდელები Ollama-ის მსგავსი შაბლონების გამოყენებით, სადაც დაახლოებით 239 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა საკმარისია.
სტანდარტული სურათის გენერაცია
შეასრულეთ მარტივი დიფუზიური პაიპლაინები ComfyUI-ში, რომლებიც მოითხოვს 12 GB-მდე ვიდეომეხსიერებას თანამედროვე tensor core-ების გარეშე.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ GTX TITAN X, როცა გჭირდებათ 12 GB VRAM დეველოპმენტისთვის, ძველი პროგრამული უზრუნველყოფის თავსებადობისთვის ან მსუბუქი ინფერენსისთვის, უფრო ახალი არქიტექტურისთვის გადახდის გარეშე. აირჩიეთ უფრო მცირე GPU, თუ თქვენი სამუშაო მინიმალურ მეხსიერებას იყენებს, ან გადადით უფრო ახალ, უფრო დიდ GPU-ზე, თუ დიდი მასშტაბის ტრენინგისთვის გჭირდებათ თანამედროვე გამოთვლითი შესაძლებლობები და უფრო მაღალი მეხსიერების გამტარუნარიანობა.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა GTX TITAN X LLM ინფერენსისა და სურათების გენერაციისთვის?
12 GB VRAM-ით ის შეუძლია მცირე მოდელების ინფერენსი Ollama-ში ან მარტივი პაიპლაინები ComfyUI-ში. თუმცა, რადგან ის იყენებს ძველ Maxwell არქიტექტურას compute capability 5.2-ით და დაახლოებით 6.8 TFLOPS ერთსიზუსტიან წარმადობას, გენერაცია უფრო ნელი იქნება, ვიდრე უფრო ახალ GPU-ებზე.
უჭერს თუ არა ეს GPU მხარს თანამედროვე ფრეიმვორკებს, როგორიცაა PyTorch და vLLM?
ONIE გთავაზობთ მზა შაბლონებს PyTorch/CUDA-სთვის, vLLM-ისთვის, Ollama-სა და ComfyUI-სთვის. რადგან GTX TITAN X არის Maxwell თაობის ბარათი compute capability 5.2-ით, vLLM-ის მსგავს ხელსაწყოებში ზოგიერთმა უახლესმა პროგრამულმა ფუნქციამ ან კვანტიზაციის მეთოდმა შესაძლოა საჭიროს ახალი არქიტექტურის GPU.
როგორ შედარდება GTX TITAN X უფრო მცირე ან უფრო დიდ GPU-ებს?
მისი 12 GB VRAM მეტ სივრცეს აძლევს მონაცემებსა და წონებს, ვიდრე უფრო მცირე საწყისი დონის სამომხმარებლო ბარათები. უფრო ახალ სამუშაო სადგურისა თუ დატაცენტრის GPU-ებთან შედარებით კი, მისი დაახლოებით 239 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა და Maxwell არქიტექტურა მას უფრო მეტად შეესაბამება მსუბუქ ამოცანებს, ვიდრე მძიმე საწარმოო სამუშაო დატვირთვას.
როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება და წვდომა ONIE-ზე?
ქირაობა ირიცხება საათობრივად, სანამ თქვენი ინსტანსი აქტიურია. შეგიძლიათ პირდაპირ დაუკავშირდეთ თქვენს გარემოს SSH წვდომით ან პირდაპირ დაფიდან გაუშვათ წინასწარ კონფიგურირებული შაბლონები.
იქირავეთ GTX TITAN X საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ GTX TITAN X