იქირავეთ NVIDIA RTX 3090 GPU საათობრივად
NVIDIA RTX 3090 არის Ampere არქიტექტურის სამომხმარებლო GPU, რომელსაც აქვს 24 GB VRAM და compute capability 8.6. ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 35.4 TFLOPS სტანდარტულ single-precision გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 805 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას 350 W სიმძლავრის რეიტინგით. ამ GPU-ს ONIE-ზე შეგიძლიათ იქირაოთ საათობრივი ანგარიშსწორებით, 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 3090
LLM ინფერენსი ადგილობრივ მასშტაბში
გაუშვით კვანტიზებული ან საშუალო ზომის ენობრივი მოდელები 24 GB VRAM-ში წინასწარ კონფიგურირებული vLLM ან Ollama შაბლონების გამოყენებით.
გამოსახულების გენერაციის სამუშაო პროცესები
დაამონტაჟეთ ComfyUI მაღალი გარჩევადობის სურათების გენერაციისთვის და საკუთარი დიფუზიური პაიფლაინების გასაშვებად, მეხსიერების ლიმიტებს რომ არ წააწყდეთ სტანდარტულ სამომხმარებლო ბარათებზე.
მოდელების დახვეწა (fine-tuning) და ტრენინგი
გამოიყენეთ PyTorch/CUDA შაბლონი ნეირონული ქსელების დასახვეწად, რომლებიც 24 GB მეხსიერების ფარგლებში ეტევა და იყენებს დაახლოებით 805 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას.
ზოგადი CUDA გამოთვლები
გაუშვით საკუთარი დატვირთვები, რომლებიც compute capability 8.6-ისთვისაა კომპილირებული, დაახლოებით 35.4 TFLOPS single-precision წარმადობით.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
RTX 3090 შესაფერისია დეველოპერებისა და მკვლევრებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ 24 GB VRAM მეხსიერებატევადი ამოცანებისთვის სამომხმარებლო სეგმენტის Ampere ბარათზე. უფრო მცირე მეხსიერების მოთხოვნის მქონე ინფერენსისთვის აირჩიეთ უფრო პატარა GPU, ან გადადით სამუშაო სადგურის ან დატაცენტრის სეგმენტის GPU-ზე, თუ თქვენი მოდელები 24 GB VRAM-ს აჭარბებს ან ახალი არქიტექტურის შესაძლებლობები გჭირდებათ.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა RTX 3090 LLM ინფერენსისა და დახვეწისთვის?
დიახ, მისი 24 GB VRAM და დაახლოებით 805 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა საშუალებას აძლევს გაუშვას და დაახვეწოს მრავალი ღია წონების მქონე ენობრივი მოდელი. შეგიძლიათ პირდაპირ ONIE-ზე გაუშვათ vLLM, Ollama ან PyTorch/CUDA შაბლონი და დაუყოვნებლივ დაიწყოთ მუშაობა.
როგორ შედარდება RTX 3090 უფრო მცირე ან დიდ GPU-ებს?
24 GB VRAM-ით RTX 3090 მნიშვნელოვნად მეტ მოდელის წონასა და უფრო დიდ batch ზომას იტევს, ვიდრე დაბალი კლასის სამომხმარებლო ბარათები. თუმცა, თუ თქვენი დატვირთვა 24 GB-ზე მეტ მეხსიერებას ან 35.4 TFLOPS-ზე მაღალ single-precision გამოთვლით სიმძლავრეს მოითხოვს, უნდა განიხილოთ ახალი თაობის ან დატაცენტრის სეგმენტის GPU.
როგორ დავუკავშირდე ჩემს RTX 3090 ინსტანციას და რა პროგრამული უზრუნველყოფაა დაყენებული?
შეგიძლიათ პირდაპირ დაუკავშირდეთ თქვენს ინსტანციას SSH წვდომით. ONIE გთავაზობთ მზა გამოსაყენებელ შაბლონებს PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-სთვის, ამიტომ პროგრამული სტეკის ხელით კონფიგურაცია არ დაგჭირდებათ.
როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება RTX 3090-ზე ONIE-ზე?
ინსტანციები ანგარიშდება საათობრივად. იხდით მხოლოდ იმ დროისთვის, როცა თქვენი GPU ინსტანცია აქტიურია.
იქირავეთ RTX 3090 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ RTX 3090