按小時租用 NVIDIA GTX TITAN X GPU
NVIDIA GTX TITAN X 是可在 ONIE 上租用的 Maxwell 架構消費級 GPU。它在 150 W 功耗範圍內提供 12 GB VRAM、約 6.8 TFLOPS 的單精度運算能力，以及約 239 GB/s 的記憶體頻寬。此款 GPU 支援 CUDA 運算能力 5.2，可處理舊版 GPU 任務、軟體開發及入門級深度學習工作流程。
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 TITAN X 適合的應用場景
舊版 CUDA 開發
測試與維護針對 Maxwell 架構及 CUDA 運算能力 5.2 所設計的軟體。
入門級深度學習
在 PyTorch 中執行可容納於 12 GB VRAM 內的基礎訓練與原型開發工作流程。
輕量級模型推論
在約 239 GB/s 的適中記憶體頻寬即可滿足需求的情況下，使用 Ollama 等範本部署小型語言或視覺模型。
標準影像生成
在 ComfyUI 中執行需要最高 12 GB 顯示記憶體且無需現代張量核心的基礎擴散管線。
這款 GPU 適合您嗎？
當您需要 12 GB VRAM 進行開發、相容舊版軟體或輕量推論，且無需為較新架構付費時，請選擇 GTX TITAN X。若您的工作負載僅需極少記憶體，可選擇較小的 GPU；若您需要現代運算能力與更高的記憶體頻寬來進行大規模訓練，則建議升級至較新、較大的 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
GTX TITAN X 適合用於 LLM 推論與影像生成嗎？
憑藉 12 GB 的 VRAM，它可以載入小型模型在 Ollama 中進行推論，或在 ComfyUI 中執行基礎管線。然而，由於它採用較舊的 Maxwell 架構（運算能力 5.2）且單精度效能約為 6.8 TFLOPS，生成速度會比新款 GPU 慢。
這款 GPU 支援 PyTorch 與 vLLM 等現代框架嗎？
ONIE 提供 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI 的現成範本。由於 GTX TITAN X 是具備 5.2 運算能力的 Maxwell 世代顯卡，vLLM 等工具中的部分較新軟體功能或量化方法可能需要較新架構的 GPU 才能執行。
GTX TITAN X 與較小或較大的 GPU 相比如何？
其 12 GB VRAM 比小型入門級消費顯卡能提供更多空間來容納資料與權重。與較新的工作站或資料中心 GPU 相比，其約 239 GB/s 的記憶體頻寬與 Maxwell 架構使其更適合輕量級任務，而非繁重的正式環境工作負載。
ONIE 的計費與存取方式為何？
租用服務會在您的執行個體運作期間按小時計費。您可以透過 SSH 存取直接連線至您的環境，或直接從主控台啟動預先設定好的範本。
按小時租用 GTX TITAN X
建立帳號、選擇配置並透過 SSH 連線。刪除 GPU 即停止計費。
租用 GTX TITAN X