იქირავეთ NVIDIA Titan Xp GPU საათობრივად
NVIDIA Titan Xp — ეს არის Pascal არქიტექტურის სამომხმარებლო GPU, რომელსაც აქვს 12 GB VRAM და 160 W TDP. ONIE-ზე ეს ბარათი გვთავაზობს დაახლოებით 11.7 TFLOPS ერთსიზუსტიან გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 410 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას. მხარს უჭერს compute capability 6.1-ს და ხელმისაწვდომია საათობრივი ბილინგით, SSH წვდომით და მზა 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 Titan Xp
PyTorch-ით შემუშავება და პროტოტიპირება
გამოიყენეთ PyTorch/CUDA შაბლონი მანქანური სწავლების კოდის დასაწერად, ტესტირებისა და გამართვისთვის 12 GB მეხსიერების ლიმიტის ფარგლებში.
მცირე ენობრივი მოდელების ინფერენსი
გაუშვით მცირე ენობრივი მოდელები, რომლებიც ჩაეტევა 12 GB VRAM-ში, წინასწარ კონფიგურირებული Ollama ან vLLM შაბლონების გამოყენებით.
სტანდარტული გამოსახულების გენერაციის სამუშაო პროცესები
დაამონტაჟეთ ComfyUI მარტივი დიფუზიური პაიპლაინებისა და გამოსახულების სინთეზის ამოცანებისთვის, რომლებიც არ აღემატება 12 GB მეხსიერებას.
ზოგადი CUDA გამოთვლითი ამოცანები
შეასრულეთ მორგებული ერთსიზუსტიანი გამოთვლითი დატვირთვები, რომლებიც თავსებადია Pascal არქიტექტურასთან და compute capability 6.1-თან.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ Titan Xp ბიუჯეტზე ორიენტირებული შემუშავებისთვის, ძველი CUDA თავსებადობის ტესტირებისთვის ან მსუბუქი ინფერენსის ამოცანებისთვის, რომლებიც მოითხოვს 12 GB-მდე VRAM-ს. აირჩიეთ უახლესი ან უფრო დიდი GPU, თუ თქვენი სამუშაო მოითხოვს თანამედროვე tensor core-ებს ან მეტ მეხსიერებას. ან აირჩიეთ უფრო პატარა სამომხმარებლო ბარათი მინიმალური დისპლეისა და გამოთვლითი სკრიპტებისთვის.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა NVIDIA Titan Xp LLM ინფერენსისა და ფაინ-ტიუნინგისთვის?
12 GB VRAM-ისა და Pascal არქიტექტურის წყალობით, ის შეძლებს მცირე მოდელების ინფერენსს Ollama-ს ან vLLM-ის გამოყენებით. უფრო დიდი მოდელებისთვის ან თანამედროვე ფაინ-ტიუნინგის სამუშაო პროცესებისთვის, რომლებიც დამოკიდებულია უახლეს გამოთვლით შესაძლებლობებზე, რეკომენდებულია უფრო მეტი მეხსიერებისა და უახლესი არქიტექტურის მქონე GPU.
რა არის ამ ინსტანსის გამოთვლითი და მეხსიერების სპეციფიკაციები?
ეს სამომხმარებლო GPU-ს აქვს 12 GB VRAM, 160 W სიმძლავრის ჩარჩო და compute capability 6.1. ინფრასტრუქტურის მომწოდებლის გაზომვებით, ერთსიზუსტიანი წარმადობა შეადგენს დაახლოებით 11.7 TFLOPS-ს, ხოლო მეხსიერების გამტარუნარიანობა — დაახლოებით 410 GB/s-ს.
როგორ დავუკავშირდე ინსტანსს და რა პროგრამული უზრუნველყოფაა ხელმისაწვდომი?
შეგიძლიათ უშუალოდ დაუკავშირდეთ თქვენს ინსტანსს SSH წვდომით. ONIE ასევე გთავაზობთ მზა შაბლონებს PyTorch/CUDA-სთვის, vLLM-სთვის, Ollama-სთვის და ComfyUI-სთვის, რათა სწრაფად დაიწყოთ სამუშაო.
როგორ მუშაობს ბილინგი Titan Xp-სთვის ONIE-ზე?
ინსტანსები ბილინგდება საათობრივად. თქვენ იხდით მხოლოდ იმ საათებისთვის, როცა თქვენი GPU ინსტანსი აქტიურია.
იქირავეთ Titan Xp საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ Titan Xp