Er Q RTX 8000 hurtig til AI-træning?

Det er et kort med fokus på hukommelse. Med 11.9 TFLOPS FP32 og ingen BF16-understøttelse på Turing er træning langsommere end på Ampere- eller Ada-kort. Vælg det, når 45 GB betyder mere end hastighed, eller vælg et RTX A6000 eller RTX 6000Ada.

Q RTX 8000 vs RTX A6000?

Begge tilbyder stor hukommelse: 45 GB angivet for Q RTX 8000 og 48 GB for RTX A6000. A6000 er Ampere med ca. 36.1 TFLOPS FP32 og 651 GB/s, så det er omtrent tre gange hurtigere i FP32.

Hvilke LLM'er kan være på Q RTX 8000?

4-bit-modeller på op til ca. 34B parametre med generøs kontekst eller 13B-modeller i 8-bit. 70B ved 4-bit er på grænsen og efterlader meget lidt plads til kontekst.

Hvordan får jeg adgang til Q RTX 8000-serveren på Cloudj?

Via SSH, browserterminalen eller en Ubuntu desktop-skabelon i browseren, når du har brug for en grafisk session.

GPU Cloud · NVIDIA · Turing

Lej en NVIDIA Q RTX 8000 GPU med 45 GB VRAM

Lej Q RTX 8000 cloud-GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 45 GB VRAM på NVIDIA Turing med ca. 11.9 TFLOPS FP32 og 434 GB/s hukommelsesbåndbredde. Det er et workstation-grafikkort med stor hukommelse til 3D-artister og forskere, hvis scener, datasæt eller kvantiserede modeller ikke kan være på 24 GB, med en strømgrænse på 250 W. Vælg en ComfyUI-, Ollama- eller desktop-skabelon, og opret forbindelse via SSH eller browseren.

Lej Q RTX 8000 Alle GPU'er

Q RTX 8000-specifikationer

VRAM pr. GPU

45 GB

Arkitektur

NVIDIA Turing

Compute capability

7.5

FP32-ydelse

≈ 11.9 TFLOPS

Hukommelsesbåndbredde

≈ 434 GB/s

Effektgrænse

250 W

Værdier oplyst af infrastrukturudbyderen for aktuelt listede maskiner; den faktiske ydeevne kan variere fra maskine til maskine.

Live Q RTX 8000-konfigurationer og priser

Live lagerstatus og priser, opdateres løbende. Den endelige pris bekræftes, inden du bestiller.

Lej nu

Hvad du kan køre på Q RTX 8000 cloud-GPU'en

Enorme renderingsscener

45 GB holder store scener, teksturer og simuleringscaches på GPU'en i stedet for at falde tilbage på CPU'en.

Kvantiserede LLM'er i 30B-klassen

Indlæs en 4-bit 30B–34B-model i Ollama med plads til et langt kontekstvindue.

Billedarbejde i høj opløsning

Kør SDXL i høj opløsning med flere ControlNets i ComfyUI uden at løbe tør for hukommelse.

Hukommelseskrævende dataeksperimenter

Bevar store punktskyer, volumener eller embeddings direkte i GPU-hukommelsen til analyse.

Er Q RTX 8000 den rette GPU til dit workload?

Vælg Q RTX 8000, når din primære flaskehals er VRAM-kapacitet, og du har brug for 45 GB på et enkelt kort uden at betale for moderne datacenter-beregningshastigheder. Hvis dit workload kræver hurtigere throughput end ca. 11.9 TFLOPS og 434 GB/s båndbredde, kan du opgradere til en nyere arkitektur eller vælge en mindre forbruger-GPU, hvis dine modeller passer på mindre hukommelse.

Q RTX 8000 vs. lignende cloud-GPU'er

GPU	VRAM pr. GPU	FP32-ydelse	Effektgrænse
NVIDIA Q RTX 8000	45 GB	≈ 11.9 TFLOPS	250 W
NVIDIA RTX A6000	48 GB	≈ 36.1 TFLOPS	300 W	Se detaljer →
NVIDIA RTX PRO 5000	48 GB	≈ 69.6 TFLOPS	300 W	Se detaljer →
NVIDIA RTX 6000Ada	48 GB	≈ 81.4 TFLOPS	300 W	Se detaljer →
NVIDIA RTX 4500Ada	24 GB	≈ 38.2 TFLOPS	210 W	Se detaljer →

Q RTX 8000 cloud-GPU: Ofte stillede spørgsmål

Lej Q RTX 8000 cloud-GPU på timebasis

Vælg en skabelon, vælg en live-konfiguration, og opret forbindelse via SSH eller browserterminalen. Afregningen stopper, når du sletter din GPU.

Lej Q RTX 8000 Alle GPU'er