იქირავეთ NVIDIA RTX PRO 4000 GPU საათობრივად
NVIDIA RTX PRO 4000 — Blackwell არქიტექტურის სამუშაო სადგურის GPU, რომელიც ONIE-ზე ხელმისაწვდომია 24 GB VRAM-ით და CUDA compute capability 12.0-ით. ის უზრუნველყოფს დაახლოებით 44.3 TFLOPS ერთსიზუსტიან გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 529 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას, 145 W TDP-ზე მუშაობით. შეგიძლიათ განათავსოთ საათობრივი ბილინგით, სრული SSH წვდომით და მზა შაბლონებით PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-ისთვის.
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 PRO 4000
ლოკალური LLM ინფერენსი
გაუშვით კვანტიზებული ან საშუალო ზომის ენობრივი მოდელები Ollama ან vLLM-ის გამოყენებით 24 GB მეხსიერების ფარგლებში.
გენერაციული მედიის სამუშაო პროცესები
შეასრულეთ სურათისა და ვიდეოს გენერაციის პაიპლაინები ComfyUI-ში მცირე ბარათებისთვის დამახასიათებელი მეხსიერების ლიმიტების გარეშე.
მოდელების პროტოტიპირება და ტიუნინგი
შეიმუშავეთ და დაარეგულირეთ ღრმა სწავლების მოდელები PyTorch/CUDA-ში Blackwell compute capability 12.0-ის გამოყენებით.
სამუშაო სადგურის რენდერინგი და გამოთვლები
დაამუშავეთ პროფესიონალური გრაფიკული, სიმულაციური და რენდერინგის დატვირთვები, რომლებიც სარგებლობენ სამუშაო სადგურის დრაივერებითა და დაახლოებით 529 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობით.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ RTX PRO 4000, თუ გჭირდებათ თანამედროვე Blackwell სამუშაო სადგურის ბარათი 24 GB VRAM-ით განვითარებისთვის, რენდერინგისთვის ან ზომიერი AI დატვირთვებისთვის. მცირე ლოკალური ინფერენსისა და ძირითადი ტესტირებისთვის შეარჩიეთ უფრო პატარა GPU, ხოლო თუ თქვენს სასწავლო პაიპლაინებს მეტი მეხსიერების ტევადობა ან უფრო მაღალი მეხსიერების გამტარუნარიანობა სჭირდება, გადადით უფრო დიდ მონაცემთა ცენტრის GPU-ზე.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა RTX PRO 4000 LLM ინფერენსისა და ფაინ-ტიუნინგისთვის?
დიახ, მისი 24 GB VRAM და დაახლოებით 529 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა საშუალებას აძლევს მას გაუშვას ინფერენსი და LoRA ფაინ-ტიუნინგი მცირე და საშუალო ზომის ენობრივ მოდელებზე. დიდი მოდელების სრულპარამეტრიანი სწავლებისთვის რეკომენდებულია მეტი VRAM-ის მქონე GPU.
რა პროგრამული შაბლონებია ხელმისაწვდომი ამ GPU-სთვის ONIE-ზე?
შეგიძლიათ RTX PRO 4000 გაუშვათ წინასწარ კონფიგურირებული შაბლონებით, მათ შორის PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI. სრული SSH წვდომა შედის, რაც საშუალებას გაძლევთ მოარგოთ თქვენი გარემო და დააინსტალიროთ დამატებითი დამოკიდებულებები.
როგორ შედარდება ეს Blackwell სამუშაო სადგურის GPU უფრო პატარა ან დიდ ვარიანტებს?
CUDA compute capability 12.0-ით, 24 GB VRAM-ით და დაახლოებით 44.3 TFLOPS ერთსიზუსტიანი გამოთვლით 145 W-ზე, ის გთავაზობთ თანამედროვე არქიტექტურის მხარდაჭერას და უფრო მეტ მეხსიერებას, ვიდრე საწყისი დონის ბარათები. უფრო დიდი სამუშაო სადგურის ან მონაცემთა ცენტრის GPU-ები უზრუნველყოფენ მაღალ მეხსიერების ტევადობასა და გამტარუნარიანობას უფრო მძიმე პარალელური დატვირთვებისთვის.
როგორ მუშაობს ბილინგი RTX PRO 4000-ისთვის?
ONIE-ზე ინსტანსები იხდება საათობრივად, რაც საშუალებას გაძლევთ გადაიხადოთ მხოლოდ იმ დროისთვის, როცა თქვენი სამუშაო სადგურის GPU აქტიურია.
იქირავეთ RTX PRO 4000 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ RTX PRO 4000