เช่า GPU NVIDIA RTX A4000 รายชั่วโมง
NVIDIA RTX A4000 คือเวิร์กสเตชัน GPU สถาปัตยกรรม Ampere ที่มาพร้อมกับ VRAM ขนาด 16 GB และ Compute Capability 8.6 ทำงานภายในขอบเขตพลังงาน 140 W ให้สมรรถนะการประมวลผลแบบ Single-Precision ประมาณ 20.6 TFLOPS และ Memory Bandwidth ประมาณ 372 GB/s เช่าใช้งานบน ONIE ด้วยการเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง สิทธิ์เข้าถึง SSH แบบเต็มรูปแบบ และเทมเพลตที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้าสำหรับ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama และ ComfyUI
ข้อมูลจำเพาะ
VRAM ต่อ GPU
สถาปัตยกรรม
Compute capability
ประสิทธิภาพ FP32
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ
ขีดจำกัดพลังงาน
ค่าที่รายงานโดยผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับเครื่องที่แสดงอยู่ในขณะนี้ ประสิทธิภาพจริงอาจแตกต่างกันไปในแต่ละเครื่อง
คอนฟิกูเรชันที่พร้อมใช้งาน
สต็อกและราคาแบบเรียลไทม์ อัปเดตอย่างต่อเนื่อง ราคาสุดท้ายจะได้รับการยืนยันก่อนที่คุณจะสั่งซื้อ
กำลังโหลดราคาปัจจุบัน…
RTX A4000 เหมาะกับงานอะไรบ้าง
การทำ Inference โมเดลภาษาขนาดกลาง
รันโมเดลภาษาที่ผ่านการทำ Quantization หรือมีขนาดกลางโดยใช้ Ollama หรือ vLLM ภายในความจุ VRAM 16 GB
เวิร์กโฟลว์การสร้างภาพ
ดีพลอยเทมเพลต ComfyUI สำหรับการสร้างและทดลองภาพด้วยโมเดล Diffusion ที่รองรับด้วย Memory Bandwidth ประมาณ 372 GB/s
การสร้างต้นแบบ Deep Learning
พัฒนาและทดสอบสคริปต์เทรนด้วย PyTorch/CUDA บนสถาปัตยกรรมเวิร์กสเตชัน Ampere ที่มี Compute Capability 8.6
งานเรนเดอร์ระดับเวิร์กสเตชัน
ประมวลผลงานเรนเดอร์และจำลองที่ได้รับประโยชน์จากประสิทธิภาพแบบ Single-Precision ประมาณ 20.6 TFLOPS
นี่คือ GPU ที่เหมาะกับคุณหรือไม่?
RTX A4000 เหมาะสำหรับนักพัฒนาและครีเอเตอร์ที่ต้องการเวิร์กสเตชัน GPU สถาปัตยกรรม Ampere ขนาด 16 GB ที่เชื่อถือได้สำหรับงาน Inference การสร้างภาพ และการสร้างต้นแบบโค้ด เลือก GPU ขนาดเล็กลงสำหรับการทดสอบพื้นฐานที่ใช้หน่วยความจำน้อยกว่า หรือขยับไปใช้การ์ดระดับดาต้าเซ็นเตอร์หรือเวิร์กสเตชันที่ใหญ่ขึ้นหากโมเดลของคุณใช้ VRAM เกิน 16 GB หรือต้องการ Memory Bandwidth ที่สูงกว่า
เปรียบเทียบกับ GPU ที่ใกล้เคียง
| GPU | VRAM ต่อ GPU | สถาปัตยกรรม | ประสิทธิภาพ FP32 | เริ่มต้น / ชั่วโมง | รายละเอียด |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | — | |
| RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | — | รายละเอียด |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | — | รายละเอียด |
| L4 | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | — | รายละเอียด |
คำถามที่พบบ่อย
RTX A4000 เหมาะสำหรับการทำ Inference และ Fine-tuning โมเดล LLM หรือไม่?
ด้วย VRAM ขนาด 16 GB และ Memory Bandwidth ประมาณ 372 GB/s การ์ดรุ่นนี้สามารถรองรับงาน Inference สำหรับโมเดลภาษาขนาดเล็กหรือที่ผ่านการทำ Quantization ผ่าน Ollama หรือ vLLM รวมถึงการทำ Fine-tuning ขนาดเบาได้ สำหรับการทำ Full-parameter Fine-tuning หรือการรันโมเดลขนาดใหญ่ที่ไม่ได้ทำ Quantization แนะนำให้ใช้ GPU ที่มี VRAM มากกว่านี้
GPU รุ่นนี้เทียบกับตัวเลือกที่ใหญ่หรือเล็กกว่าอย่างไร?
ในฐานะการ์ดเวิร์กสเตชันขนาด 16 GB ที่ให้การประมวลผลแบบ Single-Precision ประมาณ 20.6 TFLOPS ทำให้ RTX A4000 อยู่กึ่งกลางระหว่างการ์ดระดับเริ่มต้นสำหรับผู้ใช้ทั่วไปและ GPU เวิร์กสเตชันหรือดาต้าเซ็นเตอร์รุ่นใหญ่ การลดสเปกลงจะทำให้หน่วยความจำสำหรับ Batch Size ลดลง ในขณะที่การเพิ่มสเปกขึ้นจะให้ความจุ VRAM และ Memory Bandwidth ที่มากขึ้นสำหรับงานที่หนักกว่า
มีสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ใดบ้างที่พร้อมใช้งานสำหรับ RTX A4000 บน ONIE?
คุณสามารถดีพลอยเทมเพลตสำเร็จรูป ซึ่งรวมถึง PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama และ ComfyUI ที่รองรับ Compute Capability 8.6 ของการ์ดรุ่นนี้ทั้งหมด นอกจากนี้ยังมีสิทธิ์เข้าถึง SSH แบบเต็มรูปแบบเพื่อให้คุณปรับแต่งสภาพแวดล้อมได้ตามต้องการ
การเรียกเก็บเงินเมื่อเช่าใช้งาน RTX A4000 คิดอย่างไร?
การเช่าใช้งานบน ONIE ใช้การเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง ช่วยให้คุณจ่ายเฉพาะช่วงเวลาที่อินสแตนซ์ของคุณเปิดใช้งานอยู่เท่านั้น
เช่า RTX A4000 รายชั่วโมง
สร้างบัญชี เลือกคอนฟิกูเรชัน และเชื่อมต่อผ่าน SSH การเรียกเก็บเงินจะหยุดลงเมื่อคุณลบ GPU
เช่า RTX A4000