Lei NVIDIA Q RTX 8000 GPU per time
NVIDIA Q RTX 8000 er en arbeidsstasjons-GPU basert på Turing-arkitekturen med 45 GB VRAM og en TDP på 250 W. Med CUDA compute capability 7.5 leverer den omtrent 11.9 TFLOPS standard flyttallsberegning og omtrent 434 GB/s minnebåndbredde. Leie den på ONIE med timebasert fakturering, full SSH-tilgang og forhåndskonfigurerte maler.
Spesifikasjoner
VRAM per GPU
Arkitektur
Compute capability
FP32-beregning
Minnebåndbredde
Effektgrense
Verdier oppgitt av infrastrukturleverandøren for maskiner som er tilgjengelige nå. Faktisk ytelse varierer mellom maskiner.
Tilgjengelige konfigurasjoner
Lagerstatus og priser oppdateres fortløpende. Endelig pris bekreftes før du bestiller.
Laster inn live-priser…
Hva Q RTX 8000 er god til
Inferens med store språkmodeller
45 GB VRAM-kapasiteten gjør det mulig å laste store språkmodeller inn i minnet ved hjelp av ferdige maler som vLLM og Ollama.
Finjustering av minnekrevende modeller
Tren og tilpass dype læringsmodeller i PyTorch uten å støte på out-of-memory-feil i arbeidsbelastninger med høy batch-størrelse.
Komplekse arbeidsflyter for bildegenerering
Kjør flertrinns ComfyUI-pipelines som krever at flere checkpoints og control nets holdes i 45 GB minne samtidig.
Rendering og simulering på arbeidsstasjon
Håndter store scenefiler og høyoppløselige teksturer som drar nytte av Turing-arbeidsstasjonsmaskinvare og rikelig videominne.
Er dette den riktige GPU-en for deg?
Velg Q RTX 8000 når den primære flaskehalsen er VRAM-kapasitet, og du trenger 45 GB på ett enkelt kort uten å betale for moderne beregningshastigheter i datasenter. Hvis arbeidsbelastningen din krever raskere gjennomstrømning enn omtrent 11.9 TFLOPS og 434 GB/s båndbredde, bør du gå opp til en nyere arkitektur, eller velge et mindre forbruker-GPU hvis modellene dine får plass i mindre minne.
Sammenlign med lignende GPU-er
Ofte stilte spørsmål
Er Q RTX 8000 egnet for LLM-inferens og finjustering?
Ja, 45 GB VRAM gjør at den kan holde store modellvekter og kontekstvinduer som ikke får plass på vanlige forbrukerkort. Siden den er basert på Turing-arkitekturen med omtrent 434 GB/s minnebåndbredde, vil generering av tokens og treningshastigheter likevel være lavere enn på nyere GPU-er i datasenter.
Hvilken programvarekompatibilitet gir compute capability 7.5?
Compute capability 7.5 er en del av NVIDIA Turing-generasjonen og støttes av standard rammeverk for dyp læring via våre PyTorch/CUDA-, vLLM-, Ollama- og ComfyUI-maler. Merk at enkelte funksjoner introdusert i nyere arkitekturer ikke støttes naturlig på Turing-maskinvare.
Hvordan står denne GPU-en seg mot andre alternativer på ONIE?
Som en GPU i arbeidsstasjonsklassen gir Q RTX 8000 mye mer minne, 45 GB, enn typiske forbruker-GPU-er, selv om beregningsytelsen på omtrent 11.9 TFLOPS er beskjeden sammenlignet med nyere arkitekturer. Den er et praktisk mellomalternativ når du trenger høy minnekapasitet fremfor maksimal prosesseringshastighet.
Hvordan fungerer fakturering og tilgang når jeg leier denne GPU-en?
ONIE tilbyr timebasert fakturering, slik at du bare betaler for tiden instansen din er aktiv. Du kan koble til direkte via SSH, eller starte umiddelbart i forhåndskonfigurerte miljøer, inkludert PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama og ComfyUI.
Lei Q RTX 8000 per time
Opprett en konto, velg en konfigurasjon og koble til over SSH. Fakturering stopper når du sletter GPU-en.
Lei Q RTX 8000