იქირავეთ NVIDIA RTX 3060 GPU საათობრივად
NVIDIA RTX 3060 არის მომხმარებლის კლასის Ampere არქიტექტურის GPU, რომელიც აღჭურვილია 12 GB VRAM-ით და 170 W სიმძლავრის ლიმიტით. ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 12.0 TFLOPS სტანდარტულ მცურავმძიმიან წარმადობას და დაახლოებით 318 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას და მხარს უჭერს CUDA compute capability 8.6-ს. ONIE-ზე RTX 3060-ის ქირაობა შესაძლებელია საათობრივი ბილინგით, სრული SSH წვდომითა და მზა შაბლონებით 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 RTX 3060
კვანტიზებული LLM ინფერენსი
გაუშვით კომპაქტური ან კვანტიზებული ენობრივი მოდელები 12 GB VRAM-ის ფარგლებში წინასწარ კონფიგურირებული Ollama ან vLLM შაბლონების გამოყენებით.
გამოსახულების გენერაცია ComfyUI-ით
შეასრულეთ სტანდარტული დიფუზიური სამუშაო პროცესები და გამოსახულების სინთეზის კონვეიერები, რომლებიც კომფორტულად ეტევა 12 GB მეხსიერებაში.
PyTorch-ის პროტოტიპირება და გამართვა
შეიმუშავეთ და გამართეთ CUDA კოდი Ampere ბარათზე, compute capability 8.6-ით, სანამ სამუშაო დატვირთვებს უფრო დიდ აპარატურაზე გაზრდით.
მცირემასშტაბიანი მოდელის დაზუსტება
შეასრულეთ პარამეტრულად ეფექტური დაზუსტება მოკრძალებულ მონაცემთა ნაკრებებზე, სადაც დაახლოებით 12.0 TFLOPS გამოთვლითი სიმძლავრე საკმარისია.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ RTX 3060 განვითარებისთვის, პროტოტიპირებისა და მსუბუქი ინფერენსის ამოცანებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ 12 GB VRAM მონაცემთა ცენტრის აპარატურის ხარჯების გარეშე. აირჩიეთ უფრო დიდი GPU, თუ თქვენი მოდელები აღემატება 12 GB-ს ან საჭიროებს დაახლოებით 318 GB/s-ზე მაღალ მეხსიერების გამტარუნარიანობას, ან უფრო მცირე GPU, თუ მხოლოდ მინიმალურ სკრიპტებს უშვებთ დაბალი მეხსიერების მოთხოვნებით.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა RTX 3060 LLM ინფერენსისა და გამოსახულების გენერაციისთვის?
დიახ, 12 GB VRAM კარგად ერგება მცირე ან კვანტიზებული ენობრივი მოდელების გაშვებას Ollama-სა და vLLM-ით, აგრეთვე სტანდარტული დიფუზიური მოდელების ComfyUI-ში გაშვებას. 12 GB-ზე მეტი არაკვანტიზებული დიდი მოდელებისთვის საჭიროა უფრო მაღალი მეხსიერების ტევადობის მქონე GPU.
როგორ შედარდება ეს მომხმარებლის Ampere ბარათი უფრო დიდ GPU-ებთან?
RTX 3060 გვთავაზობს საკმაოდ დიდ 12 GB მეხსიერების ბუფერს საწყისი დონის მომხმარებლის ბარათისთვის, დაახლოებით 12.0 TFLOPS გამოთვლით სიმძლავრესა და დაახლოებით 318 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობასთან ერთად. უფრო მაღალი დონის მომხმარებლის ან სამუშაო სადგურის GPU-ზე გადასვლა უზრუნველყოფს უფრო სწრაფ მეხსიერების გამტარუნარიანობასა და მეტ გამოთვლით წარმადობას მძიმე ტრენინგისთვის.
როგორ დავუკავშირდე და დავაყენო ჩემი RTX 3060 ინსტანსი?
ONIE-ზე ყველა ქირაობა მოიცავს პირდაპირ SSH წვდომას ბრძანებათა ხაზის სრული კონტროლისთვის. ასევე შეგიძლიათ დაუყოვნებლივ დაიწყოთ მუშაობა მზა შაბლონებით PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama ან ComfyUI-სთვის.
როგორ მუშაობს ბილინგი RTX 3060-ისთვის ONIE-ზე?
ინსტანსები ბილინგდება საათობრივად, სანამ თქვენი ქირაობა აქტიურია. ეს საშუალებას გაძლევთ ჩაატაროთ ექსპერიმენტები Ampere არქიტექტურის ბარათზე, compute capability 8.6-ით, და გათიშოთ ინსტანსი დასრულებისთანავე.
იქირავეთ RTX 3060 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ RTX 3060