იქირავეთ NVIDIA RTX 2070S GPU საათობრივად
NVIDIA RTX 2070S — ეს არის მომხმარებლის სეგმენტის GPU, რომელიც აგებულია Turing არქიტექტურაზე, აქვს 8 GB VRAM და compute capability 7.5. ONIE ინსტანსებში ის გვთავაზობს დაახლოებით 8.8 TFLOPS სტანდარტულ მცურავმძიმიანი გამოთვლის სიჩქარეს და დაახლოებით 366 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას 210 W სიმძლავრის ფარგლებში. შეგიძლიათ განათავსოთ საათობრივი ანგარიშსწორებით, სრული SSH წვდომით და მზა შაბლონებით, მათ შორის PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI.
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 RTX 2070S
კომპაქტური LLM ინფერენსი
გაუშვით კვანტირებული პატარა ენობრივი მოდელები Ollama ან vLLM შაბლონების გამოყენებით, 8 GB VRAM-ის ფარგლებში.
PyTorch პროტოტიპირება და დებაგინგი
შეიმუშავეთ და შეამოწმეთ ღრმა სწავლების კოდი Turing GPU-ზე, compute capability 7.5-ით, სანამ უფრო დიდ აპარატურაზე გადაიტანდეთ.
მსუბუქი სურათების გენერაცია
გენერირეთ სურათები ComfyUI-ით სტანდარტული დიფუზიის პაიპლაინების გამოყენებით, რომლებიც კომფორტულად ეტევა 8 GB მეხსიერებაში.
GPU გამოთვლითი დატვირთვები
გაუშვით საკუთარი CUDA აპლიკაციები, რომლებიც იყენებენ დაახლოებით 8.8 TFLOPS single-precision გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 366 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ RTX 2070S განვითარებისთვის, დებაგინგისა და მსუბუქი ინფერენსის ამოცანებისთვის, რომლებიც 8 GB VRAM-ში ეტევა. დიდი მოდელების ტრენინგისთვის გადადით უფრო მეტი მეხსიერებისა და უფრო მაღალი compute capability-ის მქონე GPU-ზე, ან აირჩიეთ დაბალი სიმძლავრის მომხმარებლის ბარათი ძირითადი სკრიპტების ტესტირებისთვის.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა RTX 2070S LLM ინფერენსისთვის ან fine-tuning-ისთვის?
8 GB VRAM-ითა და დაახლოებით 366 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობით, RTX 2070S ამუშავებს პატარა, კვანტირებული ენობრივი მოდელების ინფერენსს Ollama ან vLLM-ის მეშვეობით. სრული fine-tuning ან უფრო დიდი მოდელების გაშვება მოითხოვს მეტი VRAM-ის მქონე GPU-ს.
შემიძლია ამ GPU-ის გამოყენება ComfyUI-ით სურათების გენერაციისთვის?
დიახ, ONIE გთავაზობთ მზა ComfyUI შაბლონს, რომელიც მუშაობს RTX 2070S-ზე. მისი 8 GB VRAM მხარს უჭერს სტანდარტულ დიფუზიის სამუშაო პროცესებს, თუმცა მრავალი control net-ის მქონე უფრო მძიმე პაიპლაინები უფრო მაღალი მეხსიერების მქონე GPU-დან ისარგებლებენ.
როგორ მოქმედებს Turing არქიტექტურა პროგრამული უზრუნველყოფის თავსებადობაზე?
RTX 2070S მხარს უჭერს CUDA compute capability 7.5-ს, რომელიც თავსებადია სტანდარტულ PyTorch/CUDA შაბლონებთან. თუმცა, სამუშაოები, რომლებსაც სჭირდებათ შემდგომი თაობების არქიტექტურული მახასიათებლები, უნდა გაეშვას უფრო ახალ GPU არქიტექტურაზე.
როგორ დავუკავშირდე და როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება ONIE-ზე?
ინსტანსები ირიცხება საათობრივად, იმ დროის მიხედვით, როცა თქვენი მანქანა აქტიურია. შეგიძლიათ დაუკავშირდეთ პირდაპირ SSH-ით ან გაუშვათ წინასწარ კონფიგურირებული შაბლონები PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-სთვის.
იქირავეთ RTX 2070S საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ RTX 2070S