GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

ਘੰਟੇ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ NVIDIA RTX 3070 GPU ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਲਓ

NVIDIA RTX 3070 ਇੱਕ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ-ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ Ampere ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ GPU ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 8 GB VRAM ਅਤੇ 220 W TDP ਹੈ। ONIE 'ਤੇ, ਇਹ ਕਾਰਡ ਲਗਭਗ 19.8 TFLOPS ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰਿਸੀਜ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 386 GB/s ਮੈਮਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟ ਕੈਪੇਬਿਲਟੀ 8.6 ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ, ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ

ਹਰ GPU ਲਈ VRAM

8 GB

ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

NVIDIA Ampere

ਕੰਪਿਊਟ ਸਮਰੱਥਾ

8.6

FP32 ਕੰਪਿਊਟ

≈ 19.8 TFLOPS

ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ

≈ 386 GB/s

ਪਾਵਰ ਸੀਮਾ

220 W

ਇਹ ਮੁੱਲ ਇਸ ਵੇਲੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ; ਅਸਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਹਰ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਉਪਲਬਧ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ

ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਕੀਮਤਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਰਡਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਤਿਮ ਕੀਮਤ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਲਾਈਵ ਕੀਮਤਾਂ ਲੋਡ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ…

RTX 3070 ਕਿਸ ਲਈ ਵਧੀਆ ਹੈ

ਹਲਕਾ LLM ਇਨਫਰੈਂਸ

ਤਿਆਰ Ollama ਜਾਂ vLLM ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, 8 GB VRAM ਦੀ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਛੋਟੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਚਲਾਓ।

ਇਮੇਜ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫ਼ਲੋ

ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ComfyUI ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਿਆਰੀ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਇਮੇਜਾਂ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਨੋਡ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

PyTorch ਕੋਡ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ

ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਕੰਪਿਊਟ ਕੈਪੇਬਿਲਟੀ 8.6 ਵਾਲੇ Ampere ਹਾਰਡਵੇਅਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ, ਡੀਬੱਗ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਂਚੋ।

ਬੈਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ

GPU-ਐਕਸੀਲਰੇਟਿਡ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਲਗਭਗ 19.8 TFLOPS ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰਿਸੀਜ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 386 GB/s ਮੈਮਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਕੀ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਹੀ GPU ਹੈ?

ਕੋਡ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਹਲਕੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਇਮੇਜ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ RTX 3070 ਚੁਣੋ, ਜੋ 8 GB ਮੈਮਰੀ ਵਿੱਚ ਆਰਾਮ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਵੇਟਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ VRAM ਵਾਲਾ GPU ਚੁਣੋ, ਜਾਂ ਜੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿਸੇ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਕਾਰਡ 'ਤੇ ਜਾਓ।

ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ GPU ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ

GPUਹਰ GPU ਲਈ VRAMਆਰਕੀਟੈਕਚਰFP32 ਕੰਪਿਊਟਸ਼ੁਰੂਆਤੀ / ਘੰਟਾਵੇਰਵੇ
RTX 30708 GBAmpere≈ 19.8 TFLOPS—
RTX 3060 Ti8 GBAmpere≈ 15.7 TFLOPS—ਵੇਰਵੇ
RTX A400016 GBAmpere≈ 20.6 TFLOPS—ਵੇਰਵੇ
RTX 2080 Ti11 GBTuring≈ 14.6 TFLOPS—ਵੇਰਵੇ

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ RTX 3070 LLM ਇਨਫਰੈਂਸ ਅਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?

8 GB VRAM ਨਾਲ, RTX 3070 Ollama ਜਾਂ vLLM ਵਰਗੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਛੋਟੇ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਜਾਂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮੈਮਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਾਲਾ GPU ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ONIE 'ਤੇ ਮੈਂ ਆਪਣੇ RTX 3070 ਇੰਸਟੈਂਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਾਂ?

ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਵਰਕਫ਼ਲੋ ਲਈ ਤੁਸੀਂ SSH ਐਕਸੈਸ ਰਾਹੀਂ ਸਿੱਧਾ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama ਅਤੇ vLLM ਸਮੇਤ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸੰਰਚਿਤ ਟੈਂਪਲੇਟ ਲਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਇੰਸਟੈਂਸ ਸਰਗਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਬਿਲਿੰਗ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਗਿਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

RTX 3070 ਕਿਹੜੇ CUDA ਫੀਚਰ ਸਮਰਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ?

Ampere ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ GPU ਵਜੋਂ, RTX 3070 ਕੰਪਿਊਟ ਕੈਪੇਬਿਲਟੀ 8.6 ਨੂੰ ਸਮਰਥਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ PyTorch/CUDA ਵਰਕਲੋਡ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੀ 8 GB ਮੈਮਰੀ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

RTX 3070 ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਦੇ Ampere GPUs ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?

RTX 3070 220 W TDP 'ਤੇ ਲਗਭਗ 19.8 TFLOPS ਸਿੰਗਲ-ਪ੍ਰਿਸੀਜ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 386 GB/s ਮੈਮਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਰੀ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਦੇ Ampere ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਜਾਂ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨ GPUs ਵੱਲ ਜਾਣ 'ਤੇ ਵਧੀ ਹੋਈ VRAM ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਮੈਮਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

RTX 3070 ਨੂੰ ਘੰਟੇ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਕਿਰਾਏ ’ਤੇ ਲਓ

ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ, ਸੰਰਚਨਾ ਚੁਣੋ ਅਤੇ SSH ਰਾਹੀਂ ਜੁੜੋ। GPU ਮਿਟਾਉਣ ’ਤੇ ਬਿਲਿੰਗ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

RTX 3070 ਕਿਰਾਏ ’ਤੇ ਲਓ

ਸਾਰੇ GPU →