GPU Cloud · NVIDIA · Turing

Почасовая аренда GPU NVIDIA Q RTX 8000

NVIDIA Q RTX 8000 — это профессиональный GPU на архитектуре Turing с 45 GB VRAM и TDP 250 W. С поддержкой CUDA compute capability 7.5 он обеспечивает около 11.9 TFLOPS в стандартных вычислениях с плавающей запятой и пропускную способность памяти около 434 GB/s. Арендуйте его на ONIE с почасовой оплатой, полным доступом по SSH и преднастроенными шаблонами.

Характеристики

VRAM на GPU

45 GB

Архитектура

NVIDIA Turing

Вычислительная способность

7.5

Производительность FP32

≈ 11.9 TFLOPS

Пропускная способность памяти

≈ 434 GB/s

Лимит мощности

250 W

Значения указаны поставщиком инфраструктуры для доступных сейчас серверов; реальная производительность зависит от конкретного сервера.

Доступные конфигурации

Наличие и цены обновляются в реальном времени. Итоговая стоимость подтверждается перед оформлением заказа.

Загрузка актуальных цен…

Для каких задач подходит Q RTX 8000

Инференс больших языковых моделей

Объём памяти в 45 GB VRAM позволяет загружать крупные языковые модели с помощью готовых шаблонов, таких как vLLM и Ollama.

Дообучение требовательных к памяти моделей

Обучайте и адаптируйте модели глубокого обучения в PyTorch без ошибок нехватки памяти при работе с большими батчами.

Сложные пайплайны генерации изображений

Запускайте многоэтапные рабочие процессы в ComfyUI, требующие одновременного хранения нескольких чекпоинтов и ControlNet в 45 GB видеопамяти.

Рендеринг и симуляции уровня рабочей станции

Работайте с объёмными файлами сцен и текстурами высокого разрешения, используя преимущества аппаратного обеспечения Turing и внушительного объёма видеопамяти.

Подойдёт ли вам этот GPU?

Выбирайте Q RTX 8000, когда основным узким местом вашей задачи является объём VRAM и вам необходимо 45 GB на одной карте без переплаты за вычислительные скорости современных решений для дата-центров. Если ваша нагрузка требует производительности выше ~11.9 TFLOPS и пропускной способности более 434 GB/s, обратите внимание на более новую архитектуру или выберите потребительский GPU с меньшим объёмом памяти, если ваши модели в него помещаются.

Сравнение с аналогичными GPU

GPUVRAM на GPUАрхитектураПроизводительность FP32От / часПодробнее
Q RTX 800045 GBTuring≈ 11.9 TFLOPS—
CMP 170HX64 GBAmpere≈ 12.1 TFLOPS—Подробнее
A100 PCIE40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS—Подробнее
A100 SXM440 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS—Подробнее

Часто задаваемые вопросы

Подходит ли Q RTX 8000 для инференса и дообучения LLM?

Да, благодаря 45 GB VRAM эта карта способна вместить веса крупных моделей и большие окна контекста, которые не помещаются на стандартных потребительских видеокартах. Однако, поскольку она основана на архитектуре Turing с пропускной способностью памяти около 434 GB/s, скорость генерации токенов и обучения будет ниже, чем на более новых GPU для дата-центров.

Какую программную совместимость обеспечивает compute capability 7.5?

Compute capability 7.5 относится к поколению NVIDIA Turing и поддерживается стандартными фреймворками глубокого обучения через наши шаблоны PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama и ComfyUI. Обратите внимание, что некоторые функции, появившиеся в более новых архитектурах, не имеют нативной поддержки на оборудовании Turing.

Как этот GPU соотносится с другими вариантами на ONIE?

Будучи картой класса рабочей станции, Q RTX 8000 предлагает значительно больше памяти (45 GB), чем типичные потребительские GPU, хотя её вычислительная производительность около 11.9 TFLOPS довольно скромна по сравнению с новыми архитектурами. Это практичный компромисс, когда вам нужен большой объём памяти, а не максимальная скорость обработки.

Как устроены оплата и доступ при аренде этого GPU?

ONIE предлагает почасовую тарификацию, поэтому вы платите только за то время, когда ваш инстанс активен. Вы можете подключиться напрямую по SSH или сразу запустить преднастроенные окружения, включая PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama и ComfyUI.

Почасовая аренда Q RTX 8000

Создайте аккаунт, выберите конфигурацию и подключитесь по SSH. Начисления прекращаются после удаления GPU.

Арендовать Q RTX 8000

Все GPU →