Hyr NVIDIA RTX 3060 GPU per timme
Nvidia RTX 3060 är ett konsumentgrafikkort med Ampere-arkitektur som har 12 GB VRAM och en effektgräns på 170 W. Det levererar cirka 12,0 TFLOPS standardflyttalsprestanda och en minnesbandbredd på cirka 318 GB/s, och stöder CUDA compute capability 8.6. På ONIE kan du hyra RTX 3060 med timdebitering, fullständig SSH-åtkomst och färdiga mallar för PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama och ComfyUI.
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 RTX 3060 passar för
Kvantiserad LLM-inferens
Kör kompakta eller kvantiserade språkmodeller inom ramen för 12 GB VRAM med förkonfigurerade Ollama- eller vLLM-mallar.
Bildgenerering med ComfyUI
Kör standardiserade diffusionsarbetsflöden och bildsyntesprocesser som ryms bekvämt inom 12 GB minne.
PyTorch-prototyping och felsökning
Utveckla och testa CUDA-kod på ett Ampere-kort med compute capability 8.6 innan du skalar upp arbetsbelastningarna till större hårdvara.
Finjustering av mindre modeller
Utför parametereffektiv finjustering på blygsamma dataset där cirka 12,0 TFLOPS beräkningskapacitet är tillräckligt.
Är det rätt GPU för dig?
Välj RTX 3060 för utveckling, prototyping och lättviktig inferens som kräver 12 GB VRAM utan kostnaden för datacenterhårdvara. Välj ett större GPU om dina modeller överstiger 12 GB eller kräver högre minnesbandbredd än cirka 318 GB/s, eller ett mindre GPU om du bara kör minimala skript med lägre minneskrav.
Jämför med liknande GPU:er
Vanliga frågor
Är RTX 3060 lämplig för LLM-inferens och bildgenerering?
Ja, 12 GB VRAM passar väl för att köra mindre eller kvantiserade språkmodeller via Ollama och vLLM, samt standardmodeller för diffusion i ComfyUI. För större, okvantiserade modeller som överstiger 12 GB behöver du ett GPU med högre minneskapacitet.
Hur jämförs detta konsument-Ampere-kort med större GPU:er?
RTX 3060 ger en generös minnesbuffert på 12 GB för ett konsumentkort på ingångsnivå, tillsammans med cirka 12,0 TFLOPS beräkningskapacitet och cirka 318 GB/s minnesbandbredd. Om du går upp till GPU:er i högre konsument- eller arbetsstationsklass får du snabbare minnesbandbredd och större beräkningsgenomströmning för tung träning.
Hur ansluter jag till och konfigurerar min RTX 3060-instans?
Varje hyrning på ONIE inkluderar direkt SSH-åtkomst för fullständig kontroll via kommandoraden. Du kan också starta direkt med färdiga mallar för PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama eller ComfyUI.
Hur fungerar debiteringen för RTX 3060 på ONIE?
Instanser debiteras per timme så länge din hyrning är aktiv. Det gör att du kan köra experiment på ett Ampere-kort med compute capability 8.6 och avsluta instansen när du är klar.
Hyr RTX 3060 per timme
Skapa ett konto, välj en konfiguration och anslut via SSH. Faktureringen upphör när du tar bort GPU:n.
Hyr RTX 3060