按小時租用 NVIDIA RTX 3060 GPU
NVIDIA RTX 3060 是一款消費級 Ampere 架構 GPU，配備 12 GB VRAM 與 170 W 功耗上限。它提供約 12.0 TFLOPS 的標準浮點運算效能以及約 318 GB/s 的記憶體頻寬，並支援 CUDA 運算能力 8.6。在 ONIE 上，您可以按小時計費租用 RTX 3060，享有完整的 SSH 存取權限，以及針對 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 預先配置的範本。
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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RTX 3060 適合的應用場景
量化 LLM 推論
使用預先配置的 Ollama 或 vLLM 範本，在 12 GB VRAM 容量內執行輕量級或量化的語言模型。
使用 ComfyUI 生成圖像
在 12 GB 記憶體空間內順暢執行標準擴散工作流程與圖像合成管線。
PyTorch 原型開發與除錯
在將工作負載擴展至更高階硬體之前，先在具備 8.6 運算能力的 Ampere 顯示卡上開發並測試 CUDA 程式碼。
小規模模型微調
在約 12.0 TFLOPS 算力即足夠的中小型資料集上，執行參數高效微調。
這款 GPU 適合您嗎？
若您的開發、原型設計與輕量級推論任務需要 12 GB VRAM，且不希望負擔資料中心硬體的高昂費用，請選擇 RTX 3060。如果您的模型超過 12 GB 或需要高於約 318 GB/s 的記憶體頻寬，建議選擇更高階的 GPU；若您僅執行記憶體需求較低的簡易腳本，則可選擇較小型的 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
RTX 3060 適合用於 LLM 推論和圖像生成嗎？
適合，12 GB 的 VRAM 非常適合透過 Ollama 和 vLLM 執行較小或量化的語言模型，以及在 ComfyUI 中執行標準擴散模型。對於超過 12 GB 的大型未量化模型，您將需要記憶體容量更高的 GPU。
這款消費級 Ampere 顯示卡與更高階的 GPU 相比如何？
作為入門級消費型顯示卡，RTX 3060 提供了充裕的 12 GB 記憶體緩衝區，以及約 12.0 TFLOPS 的算力和約 318 GB/s 的記憶體頻寬。升級至更高階的消費級或工作站 GPU 可獲得更快的記憶體頻寬和更高的運算吞吐量，以應付繁重的訓練任務。
我該如何連線並設定我的 RTX 3060 執行個體？
ONIE 上的每次租用皆包含直接 SSH 存取權限，讓您擁有完整的命令列控制權。您也可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 或 ComfyUI 的現成範本立即啟動。
ONIE 上的 RTX 3060 是如何計費的？
在租用期間，執行個體採按小時計費。這讓您可以在具備 8.6 運算能力的 Ampere 架構顯示卡上執行實驗，並在完成後終止執行個體。
按小時租用 RTX 3060
建立帳號、選擇配置並透過 SSH 連線。刪除 GPU 即停止計費。
租用 RTX 3060