Hyr NVIDIA Q RTX 8000 GPU per timme
NVIDIA Q RTX 8000 är ett grafikkort för arbetsstationer med Turing-arkitektur, 45 GB VRAM och en TDP på 250 W. Med CUDA compute capability 7.5 levererar det cirka 11,9 TFLOPS standardberäkningskraft och cirka 434 GB/s minnesbandbredd. Hyr det på ONIE med timdebitering, full SSH-åtkomst och förkonfigurerade mallar.
Specifikationer
VRAM per GPU
Arkitektur
Compute capability
FP32-beräkning
Minnesbandbredd
Effektgräns
Värden angivna av infrastrukturleverantören för maskiner som för närvarande finns i sortimentet; faktisk prestanda varierar mellan maskiner.
Tillgängliga konfigurationer
Aktuellt lager och priser, uppdateras löpande. Slutpriset bekräftas innan du beställer.
Hämtar aktuella priser…
Vad Q RTX 8000 passar för
Inferens med stora språkmodeller
Med 45 GB VRAM kan du ladda in omfattande språkmodeller i minnet med färdiga mallar som vLLM och Ollama.
Finjustering av minnesintensiva modeller
Träna och anpassa djupinlärningsmodeller i PyTorch utan att få slut på minne vid arbetsbelastningar med stora batchar.
Avancerade bildgenereringsflöden
Kör flerstegs-pipelines i ComfyUI som kräver att flera checkpoints och control nets hålls i 45 GB minne samtidigt.
Rendering och simulering på arbetsstation
Hantera stora scenfiler och högupplösta texturer som drar nytta av Turing-hårdvara för arbetsstationer och gott om videominne.
Är det rätt GPU för dig?
Välj Q RTX 8000 när din största flaskhals är VRAM-kapacitet och du behöver 45 GB på ett enda kort utan att betala för moderna datacenter-beräkningshastigheter. Om din arbetsbelastning kräver högre genomströmning än cirka 11,9 TFLOPS och 434 GB/s bandbredd bör du välja en nyare arkitektur, eller ett mindre konsumentkort om dina modeller får plats i mindre minne.
Jämför med liknande GPU:er
Vanliga frågor
Är Q RTX 8000 lämpat för LLM-inferens och finjustering?
Ja, dess 45 GB VRAM gör att det klarar att hålla stora modellvikter och kontextfönster som inte ryms på vanliga konsumentkort. Eftersom kortet bygger på Turing-arkitekturen med cirka 434 GB/s minnesbandbredd blir dock hastigheten för tokengenerering och träning lägre än på nyare datacenter-GPU:er.
Vilken programvarukompatibilitet ger compute capability 7.5?
Compute capability 7.5 ingår i NVIDIA:s Turing-generation och stöds av vanliga ramverk för djupinlärning via våra PyTorch/CUDA-, vLLM-, Ollama- och ComfyUI-mallar. Observera att vissa funktioner som introducerats i nyare arkitekturer inte stöds inbyggt på Turing-hårdvara.
Hur står sig det här grafikkortet mot andra alternativ på ONIE?
Som ett kort i arbetsstationsklass ger Q RTX 8000 betydligt mer minne, 45 GB, än typiska konsumentkort, även om beräkningsprestandan på cirka 11,9 TFLOPS är måttlig jämfört med nyare arkitekturer. Det är ett praktiskt mellanalternativ när du behöver hög minneskapacitet snarare than maximal processorhastighet.
Hur fungerar fakturering och åtkomst när jag hyr det här grafikkortet?
ONIE använder timdebitering, så du betalar bara för den tid din instans är aktiv. Du kan ansluta direkt via SSH eller starta direkt i förkonfigurerade miljöer, bland annat PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama och ComfyUI.
Hyr Q RTX 8000 per timme
Skapa ett konto, välj en konfiguration och anslut via SSH. Faktureringen upphör när du tar bort GPU:n.
Hyr Q RTX 8000