按小時租用 NVIDIA RTX PRO 4000 GPU
NVIDIA RTX PRO 4000 是可在 ONIE 上使用的 Blackwell 架構工作站 GPU，配備 24 GB VRAM 與 CUDA 運算能力 12.0。在 145 W TDP 運作下，可提供約 44.3 TFLOPS 的單精度運算效能與約 529 GB/s 的記憶體頻寬。您可透過按時計費、完整 SSH 存取權限，以及針對 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI 預先配置的範本來進行部署。
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 PRO 4000 適合的應用場景
本地端 LLM 推論
在 24 GB 的記憶體容量內，使用 Ollama 或 vLLM 執行量化或中大型語言模型。
生成式媒體工作流程
在 ComfyUI 中執行影像與影片生成流程，不受較小規格顯示卡常見的記憶體限制。
模型原型設計與微調
運用 Blackwell 運算能力 12.0，在 PyTorch/CUDA 中開發並微調深度學習模型。
工作站渲染與運算
透過工作站驅動程式與約 529 GB/s 的記憶體頻寬，處理專業繪圖、模擬與渲染工作負載。
這款 GPU 適合您嗎？
若您需要具備 24 GB VRAM 的現代 Blackwell 工作站顯示卡，以進行開發、渲染或中等規模的 AI 工作負載，請選擇 RTX PRO 4000。若僅需進行輕量級推論與基本測試，可選擇較小規格的 GPU；若您的訓練流程需要更大的記憶體容量或更高的記憶體頻寬，則建議改用更大規格的資料中心 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
RTX PRO 4000 適合用於 LLM 推論與微調嗎？
適合，其 24 GB VRAM 與約 529 GB/s 的記憶體頻寬，足以針對中小型語言模型執行推論與 LoRA 微調。若要進行大型模型的全參數訓練，建議選擇具備更多 VRAM 的 GPU。
在 ONIE 上，此 GPU 提供哪些軟體範本？
您可以使用預先配置的範本啟動 RTX PRO 4000，包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI。同時提供完整 SSH 存取權限，方便您自訂環境並安裝額外的相依套件。
這款 Blackwell 工作站 GPU 與較小或較大規格的選項相比如何？
憑藉 CUDA 運算能力 12.0、24 GB VRAM 以及在 145 W 下約 44.3 TFLOPS 的單精度運算效能，它提供了現代架構支援，且記憶體容量高於入門級顯示卡。較大規格的工作站或資料中心 GPU 則能為更繁重的平行工作負載提供更高的記憶體容量與頻寬。
RTX PRO 4000 的計費方式為何？
ONIE 上的執行個體採用按時計費，讓您只需為工作站 GPU 實際運作的時間付費。
按小時租用 RTX PRO 4000
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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