იქირავეთ NVIDIA Q RTX 4000 GPU საათობრივად
NVIDIA Q RTX 4000 არის Turing არქიტექტურაზე დაფუძნებული სამუშაო სადგურის GPU, რომლის ქირაობაც შესაძლებელია ONIE-ზე დამწყები დონის AI და გრაფიკული დატვირთვებისთვის. იგი უზრუნველყოფს 8 GB VRAM-ს, დაახლოებით 7.7 TFLOPS ერთსიზუსტიან გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 353 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას 125 W energy profile-ის ფარგლებში. CUDA compute capability 7.5-ის მხარდაჭერით, ეს ინსტანცია შეიძლება განთავსდეს მზა შablონებით PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-სთვის.
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 Q RTX 4000
კოდის პროტოტიპირება და შეცდომების გამართვა
PyTorch/CUDA პროცესების ტესტირება და ვალიდაცია 8 GB სამუშაო სადგურის GPU-ზე უფრო დიდ აპარატურაზე გადასვლამდე.
კომპაქტური მოდელის ინფერენსი
პატარა ენობრივი მოდელების გაშვება Ollama ან vLLM-ით, რომლებიც კომფორტულად ეტევა 8 GB VRAM-ში.
ძირითადი გამოსახულების გენერაცია
სტანდარტული გამოსახულების გენერაციის სამუშაო პროცესების შესრულება ComfyUI-ში, რომლებიც არ აღემატება 8 GB მეხსიერების ლიმიტს.
სამუშაო სადგურის გრაფიკა და რენდერინგი
Turing არქიტექტურისა და დაახლოებით 353 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობის გამოყენება დისტანციური რენდერინგისა და ვიზუალიზაციის ამოცანებისთვის.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ Q RTX 4000 მსუბუქი ინფერენსის, რენდერინგისა და კოდის განვითარებისთვის, რომლებიც ეტევა 8 GB VRAM-სა და compute capability 7.5-ის ფარგლებში. მძიმე მოდელების ტრენინგისთვის ან დიდი მასშტაბის ინფერენსისთვის აირჩიეთ უფრო მეტი მეხსიერებისა და ახალი არქიტექტურის მქონე GPU, ან მარტივი ეკრანისა და მინიმალური გამოთვლითი ამოცანებისთვის — უფრო მცირე GPU.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა Q RTX 4000 LLM ინფერენსისა და fine-tuning-ისთვის?
8 GB VRAM-ისა და დაახლოებით 7.7 TFLOPS ერთსიზუსტიანი მწარმოებლურობით, იგი შესაფერისია კომპაქტურ მოდელებზე ინფერენსისთვის Ollama ან vLLM-ით. უფრო დიდი მოდელებისთვის ან სრული fine-tuning-ის დატვირთვებისთვის აირჩიეთ GPU უფრო მეტი VRAM-ითა და დაახლოებით 353 GB/s-ზე მაღალი მეხსიერების გამტარუნარიანობით.
შემიძლია ამ GPU-ის გამოყენება ComfyUI-სა და გამოსახულების გენერაციისთვის?
დიახ, ONIE გთავაზობთ მზა ComfyUI შablონს, რომელიც მუშაობს ამ Turing სამუშაო სადგურის GPU-ზე. იგი უზრუნველყოფს სტანდარტულ გენერაციის სამუშაო პროცესებს, რომლებიც ეტევა 8 GB მეხსიერებაში, თუმცა უფრო დიდი სამუშაო პროცესებისთვის საჭირო იქნება მეტი მეხსიერების მქონე GPU.
როგორ დავუკავშირდე ინსტანციას და რა პროგრამული უზრუნველყოფა არის წინასწარ დაყენებული?
შეგიძლიათ პირდაპირ დაუკავშირდეთ გაშვებულ ინსტანციას SSH-ის მეშვეობით. ONIE გთავაზობთ წინასწარ კონფიგურირებულ შablონებს, მათ შორის PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI, რათა შეძლოთ მუშაობის დაწყება დაუყონებლივ.
როგორ მუშაობს ბილინგი Q RTX 4000-ისთვის ONIE-ზე?
ინსტანციები ფასდება საათობრივად, სანამ თქვენი სამუშაო სადგურის GPU აქტიურია. ეს საშუალებას გაძლევთ გაუშვათ განვითარების ან რენდერინგის სესიები და გააუქმოთ ინსტანცია დასრულებისთანავე.
იქირავეთ Q RTX 4000 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ Q RTX 4000