იქირავეთ NVIDIA Q RTX 8000 GPU საათობრივად
NVIDIA Q RTX 8000 არის Turing არქიტექტურის სამუშაო სადგურის GPU, რომელსაც აქვს 45 GB VRAM და 250 W TDP. CUDA-ს გამოთვლითი შესაძლებლობის 7.5 ვერსიით, ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 11.9 TFLOPS სტანდარტულ მცურავი წერტილის გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 434 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას. იქირავეთ ONIE-ზე საათობრივი ანგარიშსწორებით, სრული SSH წვდომით და წინასწარ კონფიგურირებული შაბლონებით.
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 8000
LLM-ის ინფერენსი
45 GB VRAM-ის ტევადობა საშუალებას იძლევა მნიშვნელოვანი ენობრივი მოდელები ჩაიტვირთოს მეხსიერებაში მზა შაბლონების, როგორიცაა vLLM და Ollama, გამოყენებით.
მეხსიერებაზე მომთხოვნი მოდელების დახვეწა
ღრმა სწავლის მოდელების ტრენირება და ადაპტირება PyTorch-ში მეხსიერების ამოწურვის შეცდომების გარეშე მაღალი batch-ის დატვირთვებზე.
რთული გამოსახულების გენერაციის სამუშაო პროცესები
გაუშვით მრავალსაფეხურიანი ComfyUI პროცესები, რომლებიც მოითხოვს რამდენიმე checkpoint-ისა და control net-ის ერთდროულად შენახვას 45 GB მეხსიერებაში.
სამუშაო სადგურის რენდერინგი და სიმულაცია
მუშავდება დიდი სცენის ფაილები და მაღალი გარჩევადობის ტექსტურები, რომლებიც სარგებლობს Turing სამუშაო სადგურის აპარატურით და ვიდეომეხსიერების დიდი მოცულობით.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ Q RTX 8000, თუ თქვენი მთავარი შეზღუდვა VRAM-ის ტევადობაა და გჭირდებათ 45 GB ერთ ბარათზე, მაგრამ არ გსურთ თანამედროვე datacenter გამოთვლითი სიჩქარისთვის გადახდა. თუ თქვენს სამუშაო დატვირთვას სჭირდება დაახლოებით 11.9 TFLOPS-ზე და 434 GB/s გამტარუნარიანობაზე სწრაფი მუშაობა, გადადით უფრო ახალ არქიტექტურაზე ან აირჩიეთ უფრო მცირე სამომხმარებლო GPU, თუ თქვენი მოდელები ნაკლებ მეხსიერებაში ეტევა.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა Q RTX 8000 LLM-ის ინფერენსისა და დახვეწისთვის?
დიახ, მისი 45 GB VRAM საშუალებას აძლევს დაიტიოს დიდი მოდელის წონები და კონტექსტის ფანჯრები, რომლებიც სტანდარტულ სამომხმარებლო ბარათებში არ ეტევა. თუმცა, რადგან ის Turing არქიტექტურაზეა დაფუძნებული და დაახლოებით 434 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა აქვს, ტოკენების გენერაციისა და ტრენინგის სიჩქარე უფრო ნელი იქნება, ვიდრე უახლეს datacenter GPU-ებზე.
რა პროგრამული თავსებადობას უზრუნველყოფს გამოთვლითი შესაძლებლობა 7.5?
გამოთვლითი შესაძლებლობა 7.5 NVIDIA Turing თაობას ეკუთვნის და მხარდაჭერილია სტანდარტული ღრმა სწავლის ჩარჩოებით ჩვენი PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI შაბლონების მეშვეობით. გთხოვთ, გაითვალისწინოთ, რომ ზოგიერთი ფუნქცია, რომელიც უფრო ახალ არქიტექტურებში შემოვიდა, Turing აპარატურაზე მშობლიურად არ არის მხარდაჭერილი.
როგორ შედარდება ეს GPU სხვა ვარიანტებს ONIE-ზე?
როგორც სამუშაო სადგურის კლასის ბარათი, Q RTX 8000 გთავაზობთ 45 GB მეხსიერებას, რაც მნიშვნელოვნად მეტია ტიპურ სამომხმარებლო GPU-ებთან შედარებით, თუმცა მისი დაახლოებით 11.9 TFLOPS გამოთვლითი სიმძლავრე მოკრძალებულია უახლეს არქიტექტურებთან შედარებით. ის პრაქტიკული შუალედური ვარიანტია, როდესაც გჭირდებათ დიდი მეხსიერების ტევადობა და არა მაქსიმალური დამუშავების სიჩქარე.
როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება და წვდომა ამ GPU-ის ქირაობისას?
ONIE გთავაზობთ საათობრივ ანგარიშსწორებას, ასე რომ იხდით მხოლოდ იმ დროს, როცა თქვენი ინსტანცია აქტიურია. შეგიძლიათ პირდაპირ დაუკავშირდეთ SSH-ით ან დაუყოვნებლივ გაუშვათ წინასწარ კონფიგურირებულ გარემოში, მათ შორის PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI.
იქირავეთ Q RTX 8000 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ Q RTX 8000