按小时租用 NVIDIA GTX TITAN X GPU
NVIDIA GTX TITAN X 是可在 ONIE 上租用的 Maxwell 架构消费级 GPU。它在 150 W 功耗范围内提供 12 GB VRAM、约 6.8 TFLOPS 的单精度算力以及约 239 GB/s 的显存带宽。该卡支持 CUDA 计算能力 5.2，可应对旧版 GPU 任务、开发以及入门级深度学习工作流。
规格参数
单卡 VRAM
架构
计算能力
FP32 算力
显存带宽
功耗限制
数值由基础设施提供商根据当前上架机器提供；实际性能因机器而异。
可用配置
实时库存与价格，持续更新。最终价格将在您下单前确认。
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GTX TITAN X 的适用场景
旧版 CUDA 开发
测试并维护面向 Maxwell 架构和 CUDA 计算能力 5.2 的软件。
入门级深度学习
在 PyTorch 中运行适合 12 GB VRAM 的基础训练与原型设计工作流。
轻量级模型推理
在约 239 GB/s 的适中显存带宽即可满足需求的场景下，使用 Ollama 等模板部署小型语言或视觉模型。
标准图像生成
在 ComfyUI 中执行需要最高 12 GB 显存且不依赖现代 Tensor Core 的基础扩散模型流水线。
这款 GPU 适合您吗？
如果您需要 12 GB VRAM 用于开发、旧版软件兼容或轻量级推理，且无需为较新架构付费，请选择 GTX TITAN X。如果您的工作负载占用的显存极少，可以选择更小规格的 GPU；如果您需要现代算力和更高的显存带宽来进行大规模训练，请升级到更新、更大规格的 GPU。
与同类 GPU 对比
常见问题
GTX TITAN X 适合用于 LLM 推理和图像生成吗？
凭借 12 GB VRAM，它可以加载小型模型在 Ollama 中进行推理，或在 ComfyUI 中运行基础流水线。但由于它采用较早的 Maxwell 架构（计算能力 5.2），单精度性能约为 6.8 TFLOPS，因此生成速度会比新款 GPU 慢。
这款 GPU 支持 PyTorch 和 vLLM 等现代框架吗？
ONIE 提供适用于 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的现成模板。由于 GTX TITAN X 是计算能力为 5.2 的 Maxwell 架构显卡，vLLM 等工具中的部分较新软件功能或量化方法可能需要更新架构的 GPU 才能运行。
与更小或更大规格的 GPU 相比，GTX TITAN X 表现如何？
其 12 GB VRAM 比显存更小的入门级消费卡提供了更多的数据与权重存储空间。与较新的工作站或数据中心 GPU 相比，其约 239 GB/s 的显存带宽和 Maxwell 架构使其更适合轻量级任务，而非繁重的生产工作负载。
ONIE 的计费和访问方式是怎样的？
租用期间，系统会在实例处于活动状态时按小时计费。您可以通过 SSH 直接连接到您的环境，也可以直接从控制台启动预配置的模板。
按小时租用 GTX TITAN X
创建账户、选择配置并通过 SSH 连接。删除 GPU 后即停止计费。
租用 GTX TITAN X