NVIDIA Q RTX 4000 GPU മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക
NVIDIA Q RTX 4000 ഒരു Turing അടിസ്ഥാനമാക്കിയ വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU ആണ്. എൻട്രി-ലെവൽ AI, ഗ്രാഫിക്സ് ജോലികൾക്കായി ഇത് ONIE-ൽ വാടകയ്ക്ക് ലഭ്യമാണ്. ഇത് 8 GB VRAM, ഏകദേശം 7.7 TFLOPS സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ കമ്പ്യൂട്ട്, 125 W പവർ പ്രൊഫൈലിൽ ഏകദേശം 353 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത് എന്നിവ നൽകുന്നു. CUDA compute capability 7.5 പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഈ ഇൻസ്റ്റൻസ്, PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI എന്നിവയ്ക്കുള്ള റെഡി ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വിന്യസിക്കാം.
സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ
ഓരോ GPU-ക്കും VRAM
ആർക്കിടെക്ചർ
കംപ്യൂട്ട് കപ്പാസിറ്റി
FP32 കംപ്യൂട്ട്
മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്ത്
പവർ പരിധി
ഇപ്പോൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്ന മെഷീനുകൾക്കായി ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ദാതാവ് നൽകിയ മൂല്യങ്ങളാണിവ; യഥാർത്ഥ പ്രകടനം ഓരോ മെഷീനിലും വ്യത്യാസപ്പെടാം.
ലഭ്യമായ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ
തത്സമയ സ്റ്റോക്കും വിലകളും തുടർച്ചയായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഓർഡർ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് അന്തിമ വില സ്ഥിരീകരിക്കപ്പെടും.
തത്സമയ വിലകൾ ലോഡ് ചെയ്യുന്നു…
Q RTX 4000 ഏതിനൊക്കെ അനുയോജ്യമാണ്
കോഡ് പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗും ഡീബഗ്ഗിംഗും
വലിയ ഹാർഡ്‌വെയറിലേക്ക് വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, 8 GB വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU-ൽ PyTorch/CUDA പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ പരീക്ഷിച്ച് സാധൂകരിക്കുക.
കോംപാക്റ്റ് മോഡൽ ഇൻഫറൻസ്
8 GB VRAM-ൽ സൗകര്യപൂർവ്വം ഒതുങ്ങുന്ന ചെറിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ Ollama അല്ലെങ്കിൽ vLLM വഴി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
അടിസ്ഥാന ഇമേജ് ജനറേഷൻ
8 GB മെമ്മറി പരിധി കവിയാത്ത സാധാരണ ഇമേജ് ജനറേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ComfyUI-ൽ നടപ്പിലാക്കുക.
വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ ഗ്രാഫിക്സും റെൻഡറിംഗും
റിമോട്ട് റെൻഡറിംഗിനും വിഷ്വലൈസേഷൻ ജോലികൾക്കുമായി Turing ആർക്കിടെക്ചറും ഏകദേശം 353 GB/s മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തും ഉപയോഗിക്കുക.
ഇത് നിങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ GPU ആണോ?
8 GB VRAM-നും compute capability 7.5-നും ഉള്ളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ലഘു ഇൻഫറൻസ്, റെൻഡറിംഗ്, കോഡ് വികസനം എന്നിവയ്ക്ക് Q RTX 4000 തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഭാരമേറിയ മോഡൽ ട്രെയിനിംഗിനോ വലിയ തോതിലുള്ള ഇൻഫറൻസിനോ കൂടുതൽ മെമ്മറിയും പുതിയ ആർക്കിടെക്ചറും ഉള്ള വലിയ GPU തിരഞ്ഞെടുക്കുക. അടിസ്ഥാന ഡിസ്പ്ലേ അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ട് ജോലികൾക്കായി ചെറിയ GPU തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യാം.
സമാന GPU-കളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക
| GPU | ഓരോ GPU-ക്കും VRAM | ആർക്കിടെക്ചർ | FP32 കംപ്യൂട്ട് | മണിക്കൂറിന് മുതൽ | വിശദാംശങ്ങൾ |
|---|---|---|---|---|---|
| Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | |
| RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | വിശദാംശങ്ങൾ |
| GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | — | വിശദാംശങ്ങൾ |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | വിശദാംശങ്ങൾ |
പതിവായി ചോദിക്കുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ
Q RTX 4000 LLM ഇൻഫറൻസിനും ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗിനും അനുയോജ്യമാണോ?
8 GB VRAM-ഉം ഏകദേശം 7.7 TFLOPS സിംഗിൾ-പ്രിസിഷൻ പ്രകടനവും ഉള്ളതിനാൽ, Ollama അല്ലെങ്കിൽ vLLM ഉപയോഗിച്ച് ചെറിയ മോഡലുകളുടെ ഇൻഫറൻസിന് ഇത് അനുയോജ്യമാണ്. വലിയ മോഡലുകൾക്കോ പൂർണ്ണ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ജോലികൾക്കോ, ഏകദേശം 353 GB/s-നേക്കാൾ ഉയർന്ന മെമ്മറി ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തും കൂടുതൽ VRAM-ഉം ഉള്ള GPU തിരഞ്ഞെടുക്കണം.
ഈ GPU ComfyUI-ക്കും ഇമേജ് ജനറേഷനും ഉപയോഗിക്കാമോ?
ഉവ്വ്, ഈ Turing വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന റെഡി ComfyUI ടെംപ്ലേറ്റ് ONIE വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. 8 GB മെമ്മറിക്കുള്ളിൽ ഒതുങ്ങുന്ന സാധാരണ ജനറേഷൻ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ വലിയ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾക്ക് കൂടുതൽ മെമ്മറി അനുവദിക്കുന്ന GPU ആവശ്യമായി വരും.
ഇൻസ്റ്റൻസുമായി എങ്ങനെ കണക്ട് ചെയ്യാം, എന്തൊക്കെ സോഫ്റ്റ്വെയർ മുൻകൂട്ടി ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുണ്ട്?
പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഇൻസ്റ്റൻസുമായി SSH ആക്സസ് വഴി നേരിട്ട് കണക്ട് ചെയ്യാം. ഉടൻ ജോലി തുടങ്ങാൻ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI ഉൾപ്പെടെയുള്ള മുൻകൂട്ടി കോൺഫിഗർ ചെയ്ത ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ONIE നൽകുന്നു.
ONIE-ൽ Q RTX 4000-ന്റെ ബില്ലിംഗ് എങ്ങനെയാണ്?
വർക്ക്സ്റ്റേഷൻ GPU സജീവമായിരിക്കുന്ന സമയത്തേക്ക് ഇൻസ്റ്റൻസുകൾക്ക് മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ബില്ല് ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഡെവലപ്‌മെന്റ് അല്ലെങ്കിൽ റെൻഡറിംഗ് സെഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിച്ച ശേഷം ജോലി കഴിയുമ്പോൾ ഇൻസ്റ്റൻസ് അവസാനിപ്പിക്കാം.
Q RTX 4000 മണിക്കൂർ അടിസ്ഥാനത്തിൽ വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക
ഒരു അക്കൗണ്ട് സൃഷ്ടിക്കുക, കോൺഫിഗറേഷൻ തിരഞ്ഞെടുക്കുക, SSH വഴി കണക്ട് ചെയ്യുക. GPU ഡിലീറ്റ് ചെയ്യുമ്പോൾ ബില്ലിംഗ് നിർത്തും.
Q RTX 4000 വാടകയ്ക്ക് എടുക്കുക