Оренда GPU NVIDIA RTX 3070 погодинно
NVIDIA RTX 3070 — це споживчий GPU архітектури Ampere з 8 ГБ VRAM і TDP 220 Вт. На ONIE ця карта забезпечує близько 19,8 TFLOPS обчислювальної потужності одинарної точності та близько 386 ГБ/с пропускної здатності пам'яті. Із обчислювальною здатністю (compute capability) 8.6 вона є практичним вибором для розробки, прototyping-у та легких завдань інференсу.
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 3070
Легкий інференс LLM
Запускайте квантовані малі мовні моделі за допомогою готових шаблонів Ollama або vLLM у межах 8 ГБ VRAM.
Робочі процеси генерації зображень
Генеруйте зображення стандартної роздільної здатності та тестуйте робочі процеси вузлів за допомогою попередньо налаштованого шаблону ComfyUI.
Прототипування коду PyTorch
Розробляйте, налагоджуйте та перевіряйте скрипти машинного навчання на обладнанні Ampere з обчислювальною здатністю 8.6 перед масштабуванням.
Пакетна обробка даних
Використовуйте близько 19,8 TFLOPS продуктивності одинарної точності та близько 386 ГБ/с пропускної здатності пам'яті для конвеєрів обробки даних із прискоренням на GPU.
Чи підходить вам цей GPU?
Оберіть RTX 3070 для тестування коду, легкого інференсу та генерації зображень невеликого масштабу, які комфортно вміщуються у 8 ГБ пам'яті. Для донавчання (fine-tuning) або великих ваг моделей оберіть GPU з більшим обсягом VRAM, а якщо вашому робочому навантаженню потрібна мінімальна обчислювальна потужність, перейдіть на карту початкового рівня.
Порівняти зі схожими GPU
| GPU | VRAM на кожен GPU | Архітектура | Обчислення FP32 | Від / годину | Детальніше |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | — | |
| RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | — | Детальніше |
| RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | — | Детальніше |
| RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | — | Детальніше |
Часті запитання
Чи підходить RTX 3070 для інференсу LLM і донавчання?
Завдяки 8 ГБ VRAM RTX 3070 може виконувати інференс малих квантованих мовних моделей за допомогою шаблонів на кшталт Ollama або vLLM. Для повноцінного донавчання або запуску більших моделей оберіть GPU з більшим обсягом пам'яті.
Як підключитися до вашого інстансу RTX 3070 на ONIE?
Ви можете підключитися безпосередньо через SSH для роботи в командному рядку або запустити попередньо налаштовані шаблони, зокрема PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama та vLLM. Оплата нараховується погодинно, поки ваш інстанс активний.
Які функції CUDA підтримує RTX 3070?
Як споживчий GPU покоління Ampere, RTX 3070 підтримує compute capability 8.6. Це дозволяє запускати сучасні робочі навантаження PyTorch/CUDA, які вміщуються в ліміт пам'яті 8 ГБ.
Чим RTX 3070 відрізняється від GPU Ampere вищого рівня?
RTX 3070 забезпечує близько 19,8 TFLOPS обчислювальної потужності одинарної точності та близько 386 ГБ/с пропускної здатності пам'яті при TDP 220 Вт. Перехід на споживчі або робочі GPU Ampere вищого рівня забезпечує більший обсяг VRAM і вищу пропускну здатність пам'яті для важчих робочих навантажень.
Орендуйте RTX 3070 погодинно
Створіть обліковий запис, оберіть конфігурацію та підключіться через SSH. Оплата припиняється після видалення GPU.
Орендувати RTX 3070