Оренда GPU NVIDIA Q RTX 4000 погодинно
NVIDIA Q RTX 4000 — робоча GPU на базі архітектури Turing, доступна для оренди на ONIE для AI-завдань початкового рівня та задач графіки. Вона має 8 ГБ VRAM, близько 7,7 TFLOPS обчислювальної потужності для одинарної точності та пропускну здатність пам'яті близько 353 ГБ/с у профілі споживання 125 Вт. Підтримуючи CUDA з обчислювальною здатністю 7.5, цей інстанс можна розгорнути з готовими шаблонами для PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama та ComfyUI.
Характеристики
VRAM на кожен GPU
Архітектура
Обчислювальна здатність
Обчислення FP32
Пропускна здатність пам'яті
Ліміт потужності
Значення, надані постачальником інфраструктури для машин, що наразі представлені; реальна продуктивність залежить від конкретної машини.
Доступні конфігурації
Актуальна наявність і ціни, оновлюються постійно. Остаточну ціну буде підтверджено до оформлення замовлення.
Завантаження актуальних цін…
Для чого підходить Q RTX 4000
Розробка коду та налагодження
Тестуйте та перевіряйте конвеєри PyTorch/CUDA на робочій GPU з 8 ГБ VRAM перед масштабуванням на більше обладнання.
Інференс компактних моделей
Запускайте малі мовні моделі через Ollama або vLLM, які комфортно вміщуються в 8 ГБ VRAM.
Базова генерація зображень
Виконуйте стандартні робочі процеси генерації зображень у ComfyUI, які не перевищують ліміт пам'яті 8 ГБ.
Робоча графіка та рендеринг
Використовуйте архітектуру Turing та пропускну здатність пам'яті близько 353 ГБ/с для віддаленого рендерингу та завдань візуалізації.
Чи підходить вам цей GPU?
Обирайте Q RTX 4000 для легкого інференсу, рендерингу та розробки коду, які вміщуються в 8 ГБ VRAM і мають обчислювальну здатність 7.5. Оберіть більшу GPU з більшим обсягом пам'яті та новішою архітектурою для важкого навчання моделей або великомасштабного інференсу, або меншу GPU для базового відображення чи простих обчислень.
Порівняти зі схожими GPU
| GPU | VRAM на кожен GPU | Архітектура | Обчислення FP32 | Від / годину | Детальніше |
|---|---|---|---|---|---|
| Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | |
| RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | Детальніше |
| GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | — | Детальніше |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | Детальніше |
Часті запитання
Чи підходить Q RTX 4000 для інференсу та тонкого налаштування LLM?
Завдяки 8 ГБ VRAM і близько 7,7 TFLOPS продуктивності для одинарної точності вона підходить для інференсу компактних моделей через Ollama або vLLM. Для більших моделей або повного тонкого налаштування оберіть GPU з більшим обсягом VRAM і пропускною здатністю пам'яті понад близько 353 ГБ/с.
Чи можна використовувати цю GPU для ComfyUI та генерації зображень?
Так, ONIE пропонує готовий шаблон ComfyUI, який працює на цій робочій GPU на архітектурі Turing. Він обробляє стандартні конвеєри генерації, що вміщуються в 8 ГБ пам'яті, але більші конвеєри потребують GPU з більшим обсягом пам'яті.
Як підключитися до інстансу і яке програмне забезпечення встановлено попередньо?
Ви можете підключитися безпосередньо до запущеного інстансу через SSH. ONIE надає попередньо налаштовані шаблони PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama та ComfyUI, тож ви можете одразу почати роботу.
Як працює тарифікація для Q RTX 4000 на ONIE?
Інстанси тарифікуються погодинно, поки робоча GPU активна. Це дозволяє запускати сесії розробки або рендерингу та завершувати інстанс після їх закінчення.
Орендуйте Q RTX 4000 погодинно
Створіть обліковий запис, оберіть конфігурацію та підключіться через SSH. Оплата припиняється після видалення GPU.
Орендувати Q RTX 4000