按小時租用 NVIDIA RTX 5060 Ti GPU
NVIDIA RTX 5060 Ti 是基於 Blackwell 架構打造的消費級 GPU，具備 12.0 運算能力。它在 180 W 的功耗範圍內提供 16 GB 的 VRAM、約 22.8 TFLOPS 的標準浮點運算能力，以及約 368 GB/s 的記憶體頻寬。您可以在 ONIE 上以按小時計費的方式租用此 GPU，並享有 SSH 存取權限，以及支援 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的現成範本。
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 5060 Ti 適合的應用場景
本機規模 LLM 推論
使用 Ollama 或 vLLM 範本執行可輕鬆容納於 16 GB VRAM 內的量化語言模型。
生成式影像工作流程
部署受 Blackwell 架構支援的 ComfyUI 流程，以進行影像生成與擴散任務。
PyTorch 模型原型開發
在擴展規模之前，先在具備 12.0 運算能力的硬體上開發、測試並除錯深度學習程式碼。
參數高效微調
在 16 GB 記憶體容量內執行輕量級配接器訓練與微調工作。
這款 GPU 適合您嗎？
RTX 5060 Ti 適合需要 16 GB VRAM 與 Blackwell 架構功能來進行中度推論、影像生成及原型開發的開發人員。如果是記憶體需求極低的基本指令碼，可選擇較小的 GPU；當您的工作負載需要更多 VRAM 或高於約 368 GB/s 的記憶體頻寬時，則可升級至更高階的消費級或資料中心級 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
RTX 5060 Ti 適合用於 LLM 推論與微調嗎？
憑藉 16 GB 的 VRAM 與約 368 GB/s 的記憶體頻寬，它能透過 Ollama 或 vLLM 處理中小型量化語言模型的推論，以及輕量級配接器微調。對大型模型進行完整微調則需要更多記憶體的 GPU。
16 GB 的 RTX 5060 Ti 與較小或較大的 GPU 相比如何？
與記憶體緩衝區較小的入門級消費卡相比，其 16 GB 的 VRAM 為模型權重和影像批次提供了更多空間。不過，面對繁重的訓練工作，更高階的消費級或工作站級 GPU 能提供高於約 22.8 TFLOPS 的運算吞吐量與更寬的記憶體頻寬。
租用此 GPU 時有哪些可用的軟體環境？
ONIE 上的執行個體包含完整的 SSH 存取權限，以及針對 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 預先設定的範本。此顯示卡在 NVIDIA Blackwell 架構上支援 CUDA 12.0 運算能力。
ONIE 上的 RTX 5060 Ti 如何計費？
使用量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 連線或啟動現成範本，並在任務完成後停止執行個體。
按小時租用 RTX 5060 Ti
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 5060 Ti