Оренда GPU NVIDIA RTX 2060 погодинно
Графічний процесор NVIDIA RTX 2060 на ONIE — споживчий GPU на архітектурі Turing із 12 GB VRAM і TDP 130 W. Він забезпечує близько 6.5 TFLOPS обчислень одинарної точності та пропускну здатність пам'яті близько 268 GB/s з CUDA compute capability 7.5. Інстанси включають доступ через SSH, погодинну тарифікацію та попередньо налаштовані шаблони для PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama і vLLM.
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 RTX 2060
Генерація зображень початкового рівня
Запускайте робочі процеси ComfyUI та стандартні дифузійні моделі, які комфортно вміщуються в 12 GB VRAM.
Інференс компактних мовних моделей
Розгортайте квантовані або менші мовні моделі за допомогою Ollama або vLLM для легких завдань генерації тексту.
Прототипування та налагодження PyTorch
Пишіть, тестуйте та налагоджуйте код CUDA на карті архітектури Turing, перш ніж масштабувати роботу на більші інстанси.
Навчання моделей невеликого масштабу
Навчайте відносно невеликі нейронні мережі та конвеєри машинного навчання з використанням шаблону PyTorch/CUDA.
Чи підходить вам цей GPU?
Обирайте RTX 2060 з 12 GB, коли вашому робочому навантаженню потрібно більше пам'яті, ніж пропонують споживчі GPU початкового рівня, але не потрібна вища обчислювальна продуктивність новіших архітектур. Для важкого навчання оновіться до новішого покоління або професійного GPU, а якщо завданню потрібен мінімальний обсяг VRAM, оберіть менший GPU.
Порівняти зі схожими GPU
| GPU | VRAM на кожен GPU | Архітектура | Обчислення FP32 | Від / годину | Детальніше |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | — | |
| GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | — | Детальніше |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | — | Детальніше |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | Детальніше |
Часті запитання
Чи підходить RTX 2060 для інференсу LLM?
Завдяки 12 GB VRAM і пропускній здатності пам'яті близько 268 GB/s вона може працювати з компактними та квантованими мовними моделями через Ollama або vLLM. Для більших моделей або високопродуктивного обслуговування знадобиться GPU з більшим обсягом пам'яті та вищою пропускною здатністю.
Яку сумісність із програмним забезпеченням забезпечує архітектура Turing?
RTX 2060 підтримує CUDA compute capability 7.5, тож на ній працюють стандартні фреймворки, включені до шаблону PyTorch/CUDA. Зверніть увагу, що вона не має апаратної підтримки деяких нових типів даних, представлених у пізніших архітектурах.
Як ця RTX 2060 з 12 GB порівнюється з іншими споживчими GPU?
Обсяг пам'яті 12 GB дозволяє розміщувати більші моделі та розміри батчів, ніж споживчі варіанти з меншим обсягом пам'яті, хоча її близько 6.5 TFLOPS обчислювальної потужності скромніші, ніж у новіших карт.
Як працюють тарифікація та доступ до інстансів на ONIE?
Інстанси тарифікуються погодинно. Ви можете підключитися безпосередньо через SSH або одразу запустити попередньо налаштовані шаблони для PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama і ComfyUI.
Орендуйте RTX 2060 погодинно
Створіть обліковий запис, оберіть конфігурацію та підключіться через SSH. Оплата припиняється після видалення GPU.
Орендувати RTX 2060