Hyr NVIDIA RTX A4000 GPU per timme
NVIDIA RTX A4000 är ett Ampere-baserat workstation-GPU med 16 GB VRAM och compute capability 8.6. Med en effektbudget på 140 W levererar det cirka 20,6 TFLOPS enkelprecisionsberäkning och cirka 372 GB/s minnesbandbredd. Hyr det på ONIE med timdebitering, full SSH-åtkomst och förkonfigurerade 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 A4000 passar för
Inferens med måttligt stora språkmodeller
Kör kvantiserade eller medelstora språkmodeller med Ollama eller vLLM inom kapaciteten på 16 GB VRAM.
Bildgenereringsflöden
Distribuera ComfyUI-mallar för diffusionsbaserad bildgenerering och experiment med stöd av cirka 372 GB/s minnesbandbredd.
Prototypning av djupinlärning
Utveckla och testa träningsskript för PyTorch/CUDA på en Ampere-arkitektur för workstations med compute capability 8.6.
Renderingsuppgifter för workstation
Kör rendering- och simuleringsarbeten som drar nytta av cirka 20,6 TFLOPS enkelprecisionsprestanda.
Är det rätt GPU för dig?
RTX A4000 passar utvecklare och kreatörer som behöver ett pålitligt Ampere-workstation-GPU med 16 GB för inferens, bildgenerering och kodprototypning. Välj en mindre GPU för enkla tester med lägre minneskrav, eller uppgradera till ett större datacenter- eller workstation-kort om dina modeller överskrider 16 GB VRAM eller kräver högre minnesbandbredd.
Jämför med liknande GPU:er
Vanliga frågor
Är RTX A4000 lämpligt för LLM-inferens och finjustering?
Med 16 GB VRAM och cirka 372 GB/s minnesbandbredd klarar det inferens för mindre eller kvantiserade språkmodeller via Ollama eller vLLM, samt lättviktig finjustering. För finjustering av alla parametrar eller för att köra större okvantiserade modeller rekommenderas ett GPU med mer VRAM.
Hur jämförs denna GPU med större eller mindre alternativ?
Som ett workstation-kort med 16 GB och cirka 20,6 TFLOPS enkelprecisionsberäkning ligger RTX A4000 mellan konsumentkort på ingångsnivå och tyngre workstation- eller datacenter-GPU:er. Ett mindre kort minskar det tillgängliga minnet för batchstorlekar, medan ett större kort ger mer VRAM-kapacitet och minnesbandbredd för tyngre arbetslaster.
Vilka programmiljöer finns för RTX A4000 på ONIE?
Du kan distribuera färdiga mallar för PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama och ComfyUI, alla kompatibla med kortets compute capability 8.6. Full SSH-åtkomst ingår också så att du kan anpassa din miljö.
Hur fungerar faktureringen när jag hyr RTX A4000?
Hyrningar på ONIE använder timdebitering, så att du bara betalar för den tid din instans är aktiv.
Hyr RTX A4000 per timme
Skapa ett konto, välj en konfiguration och anslut via SSH. Faktureringen upphör när du tar bort GPU:n.
Hyr RTX A4000