เช่า GPU NVIDIA RTX PRO 6000 WS รายชั่วโมง
NVIDIA RTX PRO 6000 WS คือ GPU เวิร์กสเตชันสถาปัตยกรรม Blackwell สำหรับเช่าใช้งานบนคลาวด์แบบตามความต้องการบน ONIE มาพร้อมกับ VRAM 96 GB และอัตราการใช้พลังงาน 600 W ให้ประสิทธิภาพการคำนวณแบบทศนิยมมาตรฐานประมาณ 119.0 TFLOPS และแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 1403 GB/s รองรับ Compute Capability 12.0 สำหรับเวิร์กโหลด AI และการประมวลผลยุคใหม่
ข้อมูลจำเพาะ
VRAM ต่อ GPU
สถาปัตยกรรม
Compute capability
ประสิทธิภาพ FP32
แบนด์วิดท์หน่วยความจำ
ขีดจำกัดพลังงาน
ค่าที่รายงานโดยผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับเครื่องที่แสดงอยู่ในขณะนี้ ประสิทธิภาพจริงอาจแตกต่างกันไปในแต่ละเครื่อง
คอนฟิกูเรชันที่พร้อมใช้งาน
สต็อกและราคาแบบเรียลไทม์ อัปเดตอย่างต่อเนื่อง ราคาสุดท้ายจะได้รับการยืนยันก่อนที่คุณจะสั่งซื้อ
กำลังโหลดราคาปัจจุบัน…
RTX PRO 6000 WS เหมาะกับงานอะไรบ้าง
การประมวลผลอนุมานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM Inference)
รันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในพูลหน่วยความจำเดียวขนาด 96 GB ด้วยเทมเพลต vLLM หรือ Ollama ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า
การปรับจูนและเทรนโมเดล (Fine-Tuning & Training)
เทรนและปรับจูนโมเดล Deep Learning ด้วยเทมเพลต PyTorch/CUDA โดยใช้พลังประมวลผลประมาณ 119.0 TFLOPS
การสร้างสื่อ Generative ความละเอียดสูง
สร้างภาพและวิดีโอที่ซับซ้อนใน ComfyUI โดยไม่ติดคอขวดด้านหน่วยความจำด้วย VRAM ขนาด 96 GB
การประมวลผลและเรนเดอร์ระดับเวิร์กสเตชัน
รันงานจำลองระดับเวิร์กสเตชันที่หนักหน่วงและงานเรนเดอร์ด้วยแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 1403 GB/s
นี่คือ GPU ที่เหมาะกับคุณหรือไม่?
เลือก RTX PRO 6000 WS เมื่อเวิร์กโหลดของคุณต้องการ VRAM 96 GB และฟีเจอร์ของสถาปัตยกรรม Blackwell โดยไม่จำเป็นต้องขยับไปใช้ฮาร์ดแวร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ หากโมเดลของคุณใช้หน่วยความจำน้อยกว่านั้น การเลือกใช้ GPU ระดับผู้บริโภคหรือเวิร์กสเตชันขนาดเล็กจะคุ้มค่ากว่า ในขณะที่งานเทรนขนาดใหญ่มากอาจต้องใช้ GPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ที่มีแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงกว่า
เปรียบเทียบกับ GPU ที่ใกล้เคียง
| GPU | VRAM ต่อ GPU | สถาปัตยกรรม | ประสิทธิภาพ FP32 | เริ่มต้น / ชั่วโมง | รายละเอียด |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | — | |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | — | รายละเอียด |
| RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | — | รายละเอียด |
| RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | — | รายละเอียด |
คำถามที่พบบ่อย
RTX PRO 6000 WS เหมาะสำหรับการทำ Inference โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือไม่
เหมาะอย่างยิ่ง ด้วย VRAM ขนาด 96 GB และแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 1403 GB/s ทำให้ GPU เวิร์กสเตชันรุ่นนี้สามารถเก็บค่าน้ำหนักโมเดล (Weights) และ Context Window ขนาดใหญ่ไว้ในหน่วยความจำได้ คุณสามารถปรับใช้เซิร์ฟเวอร์สำหรับทำ Inference ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้เทมเพลต vLLM หรือ Ollama ที่มีให้
GPU รุ่นนี้แตกต่างจากรุ่นสำหรับผู้บริโภคหรือระดับดาต้าเซ็นเตอร์อย่างไร
ในฐานะ GPU เวิร์กสเตชันสถาปัตยกรรม Blackwell รุ่น RTX PRO 6000 WS มีความจุ VRAM ถึง 96 GB ซึ่งสูงกว่าการ์ดระดับผู้บริโภคทั่วไป ช่วยให้รองรับเวิร์กโหลดขนาดใหญ่บนการ์ดใบเดียวได้ ทั้งนี้ GPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์อาจให้แบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงกว่า ในขณะที่ GPU เวิร์กสเตชันขนาดเล็กหรือระดับผู้บริโภคจะเพียงพอสำหรับงานที่ไม่หนักมาก
มีสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์ใดบ้างที่พร้อมใช้งานสำหรับ GPU รุ่นนี้
อินสแตนซ์รองรับ Compute Capability 12.0 และมาพร้อมกับเทมเพลตพร้อมใช้งาน เช่น PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama และ ComfyUI รวมถึงมีสิทธิ์เข้าถึงผ่าน SSH อย่างเต็มรูปแบบเพื่อให้คุณปรับแต่งชุดซอฟต์แวร์ได้ตามต้องการ
การเรียกเก็บเงินบน ONIE คิดอย่างไร
การเช่าใช้งานบน ONIE ใช้การเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง คุณจึงจ่ายเฉพาะเวลาที่อินสแตนซ์ของคุณเปิดใช้งานอยู่เท่านั้น คุณสามารถเชื่อมต่อผ่าน SSH เพื่อรันงานและลบอินสแตนซ์เมื่อใช้งานเสร็จสิ้น
เช่า RTX PRO 6000 WS รายชั่วโมง
สร้างบัญชี เลือกคอนฟิกูเรชัน และเชื่อมต่อผ่าน SSH การเรียกเก็บเงินจะหยุดลงเมื่อคุณลบ GPU
เช่า RTX PRO 6000 WS