နာရီလိုက် NVIDIA RTX 3090 GPU ငှားရမ်းပါ
NVIDIA RTX 3090 သည် Ampere ဗိသုကာပုံစံဖြင့် တည်ဆောက်ထားသော consumer GPU ဖြစ်ပြီး VRAM 24 GB နှင့် compute capability 8.6 ပါဝင်ပါသည်။ single-precision compute 35.4 TFLOPS ခန့်နှင့် memory bandwidth 805 GB/s ခန့်ကို 350 W power rating ဖြင့် ပေးစွမ်းပါသည်။ ONIE တွင် ဤ GPU ကို တစ်နာရီချင်းငွေချေစနစ်၊ SSH အပြည့်အဝ access နှင့် PyTorch/CUDA၊ vLLM၊ Ollama နှင့် ComfyUI အတွက် အသင့်သုံးနိုင်သော template များဖြင့် ငှားရမ်းနိုင်ပါသည်။
သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
Architecture
Compute capability
FP32 ကွန်ပျူတ်
Memory bandwidth
ပါဝါ ကန့်သတ်ချက်
ယခု စာရင်းပါ စက်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူက တင်ပြထားသော တန်ဖိုးများ ဖြစ်ပါသည်။ စက်တစ်လုံးချင်းစီအလိုက် တကယ့်စွမ်းဆောင်ရည် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
ရရှိနိုင်သော ဖွဲ့စည်းပုံများ
လက်ရှိ ကုန်ပစ္စည်းနှင့် ဈေးနှုန်းများကို အမြဲတမ်း အသစ်ပြောင်းလဲပေးထားပါသည်။ နောက်ဆုံးဈေးနှုန်းကို မှာယူမီ အတည်ပြုပါမည်။
လက်ရှိ ဈေးနှုန်းများ ဖွင့်နေသည်…
RTX 3090 ၏ အသုံးဝင်ပုံ
ဒေသခံအတိုင်းအတာ LLM inference
ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားသော vLLM သို့မဟုတ် Ollama template များကို အသုံးပြု၍ quantized သို့မဟုတ် အလယ်အလတ်အရွယ် ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို VRAM 24 GB အတွင်း run လုပ်ပါ။
ပုံဖန်တီးမှု workflow များ
ComfyUI ကို deploy လုပ်၍ ပုံအရည်အသွေးမြင့်များ ဖန်တီးပြီး စံ consumer ကဒ်များတွင် မမ်မိုရီကန့်သတ်ချက်ကို မတွေ့ဘဲ custom diffusion pipeline များကို run လုပ်ပါ။
မော်ဒယ် fine-tuning နှင့် training
PyTorch/CUDA template ကို အသုံးပြု၍ မမ်မိုရီ 24 GB အတွင်း ထည့်သွင်းနိုင်သော neural network များကို fine-tune လုပ်ပြီး memory bandwidth 805 GB/s ခန့်ကို အသုံးချပါ။
အထွေထွေ CUDA compute
compute capability 8.6 အတွက် compile လုပ်ထားသော custom workload များကို single-precision performance 35.4 TFLOPS ခန့်ဖြင့် run လုပ်ပါ။
ဤ GPU သည် သင့်အတွက် သင့်တော်ပါသလား?
RTX 3090 သည် consumer အတန်းရှိ Ampere ကဒ်ပေါ်တွင် မမ်မိုရီအလေးပေးသော အလုပ်များအတွက် VRAM 24 GB လိုအပ်သော developer များနှင့် သုတေသီများအတွက် သင့်တော်ပါသည်။ မမ်မိုရီနည်းနည်းသာ လိုအပ်သော ပေါ့ပါးသည့် inference အတွက် ပိုသေးငယ်သော GPU ကို ရွေးချယ်ပါ၊ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များသည် VRAM 24 GB ကျော်လွန်ပါက သို့မဟုတ် architecture အသစ်ဆန်းသော feature များ လိုအပ်ပါက workstation သို့မဟုတ် datacenter GPU သို့ တိုးမြှင့်ပါ။
ဆင်တူ GPU များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ရန်
မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
RTX 3090 သည် LLM inference နှင့် fine-tuning အတွက် သင့်တော်ပါသလား။
ဟုတ်ကဲ့၊ VRAM 24 GB နှင့် memory bandwidth 805 GB/s ခန့်ရှိသဖြင့် open-weight ဘာသာစကားမော်ဒယ်အများအပြားကို run လုပ်ပြီး fine-tune လုပ်နိုင်ပါသည်။ ONIE ပေါ်တွင် vLLM၊ Ollama သို့မဟုတ် PyTorch/CUDA template များကို တိုက်ရိုက်စတင်ပြီး ချက်ချင်းအလုပ်စတင်နိုင်ပါသည်။
RTX 3090 ကို ပိုသေးငယ်သော သို့မဟုတ် ပိုကြီးသော GPU များနှင့် မည်သို့နှိုင်းယှဉ်သနည်း။
VRAM 24 GB ဖြင့် RTX 3090 သည် အဆင့်နိမ့်သော consumer ကဒ်များထက် မော်ဒယ် weight များနှင့် batch size ကြီးများကို ပိုမိုထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ သို့သော် သင့်အလုပ်သည် မမ်မိုရီ 24 GB ထက်ပိုလိုအပ်ပါက သို့မဟုတ် single-precision compute 35.4 TFLOPS ခန့်ထက် ပိုလိုအပ်ပါက မျိုးဆက်သစ် သို့မဟုတ် datacenter အတန်းရှိ GPU ကို စဉ်းစားသင့်ပါသည်။
RTX 3090 instance သို့ ဘယ်လိုချိတ်ဆက်ရမလဲ၊ ပါဝင်သော software များက ဘာတွေလဲ။
SSH access မှတစ်ဆင့် သင့် instance သို့ တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်နိုင်ပါသည်။ ONIE သည် PyTorch/CUDA၊ vLLM၊ Ollama နှင့် ComfyUI အတွက် အသုံးပြုရန်အသင့် template များကို ပေးထားသဖြင့် software stack ကို ကိုယ်တိုင်ပြင်ဆင်ရန် မလိုပါ။
ONIE တွင် RTX 3090 ငွေချေစနစ်သည် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
Instance များကို တစ်နာရီချင်းအခြေခံ၍ ငွေချေပါသည်။ GPU instance ဖွင့်ထားသည့်အချိန်အတွက်သာ ပေးချေရပါသည်။
RTX 3090 ကို နာရီအလိုက် ငှားပါ
အကောင့်ဖွင့်ပါ၊ ဖွဲ့စည်းပုံ ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ GPU ကို ဖျက်သည့်အခါ အခကြေးငွေ ရပ်ဆိုင်းပါမည်။
RTX 3090 ငှားရန်