NVIDIA Q RTX 8000 GPU گھنٹہ وار کرائے پر لیں
NVIDIA Q RTX 8000 ایک Turing آرکیٹیکچر والا ورک اسٹیشن GPU ہے جس میں 45 GB VRAM اور 250 W TDP ہے۔ CUDA compute capability 7.5 کے ساتھ یہ تقریباً 11.9 TFLOPS معیاری floating-point compute اور تقریباً 434 GB/s memory bandwidth فراہم کرتا ہے۔ اسے ONIE پر فی گھنٹہ بلنگ، مکمل SSH رسائی اور پہلے سے ترتیب شدہ ٹیمپلیٹس کے ساتھ کرائے پر حاصل کریں۔
تفصیلات
فی GPU VRAM
آرکیٹیکچر
کمپیوٹ کیپیبلٹی
FP32 کمپیوٹ
میموری بینڈوتھ
پاور حد
یہ قدریں انفراسٹرکچر فراہم کنندہ نے فی الحال درج مشینوں کے لیے بتائی ہیں؛ اصل کارکردگی ہر مشین کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔
دستیاب ترتیبات
براہِ راست اسٹاک اور قیمتیں، مسلسل اپ ڈیٹ ہوتی ہیں۔ آرڈر دینے سے پہلے حتمی قیمت کی تصدیق کی جاتی ہے۔
براہِ راست قیمتیں لوڈ ہو رہی ہیں…
Q RTX 8000 کس کام کے لیے موزوں ہے
Large Language Model انفرنس
45 GB VRAM کی گنجائش بڑے language models کو میموری میں لوڈ کرنے کی سہولت دیتی ہے، جس کے لیے vLLM اور Ollama جیسے تیار ٹیمپلیٹس استعمال کیے جا سکتے ہیں۔
میموری-انٹینسیو ماڈل فائن ٹیوننگ
PyTorch میں deep learning models کو تربیت دیں اور ان کے مطابق ڈھالیں، بغیر اس کے کہ high-batch workloads میں out-of-memory کی خرابی پیش آئے۔
پیچیدہ امیج جنریشن ورک فلوز
کثیر مرحلہ ComfyUI pipelines چلائیں جن میں متعدد checkpoints اور control nets کو بیک وقت 45 GB میموری میں رکھنا ہوتا ہے۔
ورک اسٹیشن رینڈرنگ اور سمولیشن
بڑی scene فائلوں اور اعلیٰ ریزولوشن textures کو سنبھالیں، جو Turing ورک اسٹیشن ہارڈویئر اور وافر video memory سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔
کیا یہ آپ کے لیے درست GPU ہے؟
Q RTX 8000 کو اس وقت منتخب کریں جب آپ کی بنیادی رکاوٹ VRAM کی گنجائش ہو اور آپ کو جدید datacenter compute کی رفتار کی قیمت ادا کیے بغیر ایک ہی کارڈ پر 45 GB چاہیے۔ اگر آپ کے workload کو تقریباً 11.9 TFLOPS اور 434 GB/s bandwidth سے زیادہ تیز throughput درکار ہے تو نئے آرکیٹیکچر پر جائیں، یا اگر آپ کے ماڈلز کم میموری میں فٹ ہو جاتے ہیں تو کوئی چھوٹا consumer GPU منتخب کریں۔
ملتے جلتے GPUs سے موازنہ کریں
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
کیا Q RTX 8000 LLM انفرنس اور فائن ٹیوننگ کے لیے موزوں ہے؟
جی ہاں، 45 GB VRAM اسے بڑے ماڈل weights اور context windows رکھنے کے قابل بناتی ہے جو عام consumer cards میں فٹ نہیں ہوتے۔ تاہم، چونکہ یہ Turing آرکیٹیکچر پر مبنی ہے اور اس کی memory bandwidth تقریباً 434 GB/s ہے، اس لیے token generation اور training کی رفتار جدید datacenter GPUs کے مقابلے میں سست ہوگی۔
Compute capability 7.5 کون سی software compatibility فراہم کرتی ہے؟
Compute capability 7.5 NVIDIA Turing نسل کا حصہ ہے اور ہمارے PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama اور ComfyUI ٹیمپلیٹس کے ذریعے معیاری deep learning frameworks کے ساتھ کام کرتی ہے۔ براہ کرم نوٹ کریں کہ نئے آرکیٹیکچرز میں متعارف کردہ بعض خصوصیات Turing ہارڈویئر پر بطور مقامی سپورٹ دستیاب نہیں ہیں۔
ONIE پر یہ GPU دیگر آپشنز کے مقابلے میں کیسا ہے؟
ایک ورک اسٹیشن کلاس کارڈ کے طور پر، Q RTX 8000 عام consumer GPUs کے مقابلے میں زیادہ میموری یعنی 45 GB فراہم کرتا ہے، اگرچہ اس کی تقریباً 11.9 TFLOPS compute کارکردگی نئے آرکیٹیکچرز کے مقابلے میں معتدل ہے۔ جب آپ کو زیادہ سے زیادہ پروسیسنگ رفتار کے بجائے زیادہ میموری گنجائش درکار ہو تو یہ ایک عملی درمیانی راہ ہے۔
اس GPU کو کرائے پر لینے پر بلنگ اور رسائی کیسے کام کرتی ہے؟
ONIE فی گھنٹہ بلنگ فراہم کرتا ہے تاکہ آپ صرف اس وقت کی ادائیگی کریں جب آپ کا instance فعال ہو۔ آپ براہ راست SSH کے ذریعے کنیکٹ کر سکتے ہیں یا PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama اور ComfyUI سمیت پہلے سے ترتیب شدہ ماحول میں فوری طور پر لانچ کر سکتے ہیں۔
Q RTX 8000 فی گھنٹہ کرائے پر لیں
اکاؤنٹ بنائیں، ایک ترتیب منتخب کریں اور SSH کے ذریعے کنیکٹ کریں۔ GPU حذف کرنے پر بلنگ بند ہو جاتی ہے۔
Q RTX 8000 کرائے پر لیں