按小时租用 NVIDIA RTX PRO 4000 GPU
NVIDIA RTX PRO 4000 是 ONIE 上提供的一款 Blackwell 架构工作站 GPU，配备 24 GB VRAM，支持 CUDA 计算能力 12.0。它在 145 W TDP 下可提供约 44.3 TFLOPS 的单精度算力和约 529 GB/s 的显存带宽。您可以通过按小时计费的方式进行部署，并获得完整的 SSH 访问权限以及适用于 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的预置模板。
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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RTX PRO 4000 的适用场景
本地 LLM 推理
在 24 GB 显存容量内使用 Ollama 或 vLLM 运行量化或中等规模的语言模型。
生成式媒体工作流
在 ComfyUI 中执行图像和视频生成流水线，避免遇到小显存显卡常见的显存瓶颈。
模型原型设计与微调
利用 Blackwell 计算能力 12.0，在 PyTorch/CUDA 中开发和微调深度学习模型。
工作站渲染与计算
依托工作站驱动和约 529 GB/s 的显存带宽，处理专业图形、仿真和渲染工作负载。
这款 GPU 适合您吗？
如果您需要一款配备 24 GB VRAM 的现代 Blackwell 工作站显卡用于开发、渲染或中等规模的 AI 工作负载，请选择 RTX PRO 4000。对于轻量级推理和基础测试，可以选择更小规格的 GPU；如果您的训练流水线需要更大的显存容量或更高的显存带宽，请升级至更大规格的数据中心 GPU。
与同类 GPU 对比
常见问题
RTX PRO 4000 适合用于 LLM 推理和微调吗？
适合，其 24 GB VRAM 和约 529 GB/s 的显存带宽使其能够对中小型语言模型进行推理和 LoRA 微调。对于大型模型的全参数训练，建议使用具有更大 VRAM 的 GPU。
ONIE 上为这款 GPU 提供了哪些软件模板？
您可以使用包括 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在内的预配置模板启动 RTX PRO 4000。实例包含完整的 SSH 访问权限，方便您自定义环境并安装其他依赖项。
这款 Blackwell 工作站 GPU 与更小或更大规格的选项相比如何？
凭借 CUDA 计算能力 12.0、24 GB VRAM 以及 145 W 下约 44.3 TFLOPS 的单精度算力，它提供了比入门级显卡更现代的架构支持和更大的显存。而更大规格的工作站或数据中心 GPU 则能为更繁重的并行工作负载提供更高的显存容量和带宽。
RTX PRO 4000 如何计费？
ONIE 上的实例采用按小时计费模式，您只需为工作站 GPU 处于活动状态的时间付费。
按小时租用 RTX PRO 4000
创建账户、选择配置并通过 SSH 连接。删除 GPU 后即停止计费。
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