按小時租用 NVIDIA GTX 1070 Ti GPU
NVIDIA GTX 1070 Ti 是基於 Pascal 架構打造的消費級 GPU，配備 8 GB VRAM，運算能力為 6.1。在 180 W 的功耗範圍內，它能提供約 7.4 TFLOPS 的單精度運算效能與約 193 GB/s 的記憶體頻寬。在 ONIE 上租用此 GPU，即可享有按小時計費、SSH 連線存取，以及包含 PyTorch/CUDA、Ollama、vLLM 和 ComfyUI 等立即可用的範本。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
架構
運算能力 (Compute Capability)
FP32 算力
記憶體頻寬
功耗限制
數值由基礎設施供應商針對目前上架的機器提供；實際效能會因機器而異。
可用配置
即時庫存與價格持續更新，最終價格將於下單前確認。
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GTX 1070 Ti 適合的應用場景
原型設計與 CUDA 開發
透過 SSH 存取及預先設定的 PyTorch/CUDA 範本，在 Pascal 架構裝置上測試與除錯 GPU 加速程式碼。
輕量語言模型推論
使用立即可用的 Ollama 或 vLLM 範本，執行可容納於 8 GB VRAM 內的量化或輕量語言模型。
入門級圖像生成
部署 ComfyUI 以進行基本擴散工作流程及標準解析度圖像合成，並將記憶體佔用控制在 8 GB 以內。
傳統機器學習訓練
利用約 7.4 TFLOPS 的單精度運算能力，訓練小型神經網路與傳統機器學習演算法。
這款 GPU 適合您嗎？
若您需要進行輕量級開發、教育專案，以及能輕鬆容納於 8 GB VRAM 並在運算能力 6.1 上執行的推論工作負載，請選擇 GTX 1070 Ti。若您需要微調大型模型，建議選擇具備更多 VRAM 與更新架構的 GPU；若您僅需最基本的顯示或基礎運算任務，則可選擇規格較小的 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
GTX 1070 Ti 適合用於 LLM 推論與微調嗎？
憑藉 8 GB VRAM 與 6.1 的運算能力，GTX 1070 Ti 可透過 Ollama 或 vLLM 範本處理小型、高度量化語言模型的推論任務。針對較大型的模型或完整微調任務，建議使用具備更多 VRAM 與更新架構的 GPU。
Pascal 架構對現代 AI 軟體有何影響？
GTX 1070 Ti 的 CUDA 運算能力為 6.1，可支援約 7.4 TFLOPS 的標準單精度工作負載。然而，部分現代 AI 框架與量化格式需要較新世代 GPU 所具備的更高運算能力。
我可以使用 GTX 1070 Ti 搭配 ComfyUI 進行圖像生成嗎？
可以，只要模型檢查點與管線符合 8 GB VRAM 的限制，您即可在 ONIE 上啟動現成的 ComfyUI 範本來生成圖像。複雜的工作流程或較大型的擴散模型則需要具備更大記憶體容量的 GPU。
在 ONIE 上如何計費與存取執行個體？
租用費用會根據您的執行個體處於啟用狀態的時間按小時計費。您可以透過 SSH 直接連線至您的 GTX 1070 Ti 環境，或使用 PyTorch/CUDA 等預先設定的範本立即開始使用。
按小時租用 GTX 1070 Ti
建立帳號、選擇配置並透過 SSH 連線。刪除 GPU 即停止計費。
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