Alugue GPU NVIDIA Q RTX 4000 por hora
A NVIDIA Q RTX 4000 é uma GPU de estação de trabalho baseada na arquitetura Turing, disponível para aluguel na ONIE para cargas de trabalho básicas de AI e gráficos. Ela oferece 8 GB de VRAM, cerca de 7.7 TFLOPS de computação de precisão simples e uma largura de banda de memória de aproximadamente 353 GB/s em um perfil de energia de 125 W. Com suporte à capacidade de computação CUDA 7.5, esta instância pode ser implantada com modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI.
Especificações
VRAM por GPU
Arquitetura
Capacidade de computação
Computação FP32
Largura de banda da memória
Limite de energia
Valores informados pelo provedor de infraestrutura para as máquinas listadas no momento; o desempenho real varia por máquina.
Configurações disponíveis
Estoque e preços em tempo real, atualizados continuamente. O preço final é confirmado antes de você fazer o pedido.
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Para que a Q RTX 4000 é ideal
Prototipagem e depuração de código
Teste e valide pipelines PyTorch/CUDA em uma GPU de estação de trabalho de 8 GB antes de escalar para um hardware maior.
Inferência de modelos compactos
Execute modelos de linguagem pequenos via Ollama ou vLLM que caibam confortavelmente em 8 GB de VRAM.
Geração básica de imagens
Execute fluxos de trabalho padrão de geração de imagens no ComfyUI que não excedam o limite de 8 GB de memória.
Gráficos e renderização de estação de trabalho
Utilize a arquitetura Turing e cerca de 353 GB/s de largura de banda de memória para tarefas remotas de renderização e visualização.
É a GPU certa para você?
Escolha a Q RTX 4000 para inferência leve, renderização e desenvolvimento de código que caibam em 8 GB de VRAM e capacidade de computação 7.5. Selecione uma GPU maior, com mais memória e arquitetura mais recente, para treinamento pesado de modelos ou inferência em larga escala, ou escolha uma GPU menor para exibição básica ou tarefas de computação mínimas.
Compare com GPUs similares
Perguntas frequentes
A Q RTX 4000 é adequada para inferência e ajuste fino de LLM?
Com 8 GB de VRAM e cerca de 7.7 TFLOPS de desempenho de precisão simples, ela é adequada para inferência com modelos compactos usando Ollama ou vLLM. Para modelos maiores ou cargas de trabalho de ajuste fino completo, você deve escolher uma GPU com mais VRAM e largura de banda de memória superior a cerca de 353 GB/s.
Posso usar esta GPU para ComfyUI e geração de imagens?
Sim, a ONIE oferece um modelo pronto do ComfyUI que roda nesta GPU de estação de trabalho Turing. Ela lida com pipelines de geração padrão que cabem em 8 GB de memória, embora pipelines maiores exijam uma GPU com maior alocação de memória.
Como me conecto à instância e qual software vem pré-instalado?
Você pode se conectar diretamente à sua instância em execução via acesso SSH. A ONIE fornece modelos pré-configurados, incluindo PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI, para que você possa começar a trabalhar imediatamente.
Como funciona o faturamento para a Q RTX 4000 na ONIE?
As instâncias são cobradas por hora enquanto sua GPU de estação de trabalho está ativa. Isso permite que você execute sessões de desenvolvimento ou renderização e encerre a instância quando terminar.
Alugue a Q RTX 4000 por hora
Crie uma conta, escolha uma configuração e conecte-se via SSH. O faturamento para quando você exclui a GPU.
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