NVIDIA GTX TITAN X GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA GTX TITAN X ist eine Consumer-GPU mit Maxwell-Architektur, die Sie auf Cloudj mieten können. Sie bietet 12 GB VRAM, rund 6.8 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und etwa 239 GB/s Speicherbandbreite bei einer Leistungsaufnahme von 150 W. Mit Unterstützung für CUDA Compute Capability 5.2 bewältigt sie ältere GPU-Aufgaben, Entwicklungsarbeiten und grundlegende Deep-Learning-Workflows.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
12 GB
Architektur
NVIDIA Maxwell
Compute-Capability
5.2
FP32-Rechenleistung
≈ 6.8 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 239 GB/s
Leistungslimit
150 W
Vom Infrastrukturanbieter gemeldete Werte für aktuell gelistete Systeme; die tatsächliche Leistung variiert je nach System.
Verfügbare Konfigurationen
Aktueller Bestand und Preise, laufend aktualisiert. Der Endpreis wird vor der Bestellung bestätigt.
Jetzt mietenWofür sich die GTX TITAN X eignet
Legacy-CUDA-Entwicklung
Testen und warten Sie Software, die auf die Maxwell-Architektur und CUDA Compute Capability 5.2 ausgelegt ist.
Einstiegs-Deep-Learning
Führen Sie grundlegende Trainings- und Prototyping-Workflows in PyTorch aus, die in 12 GB VRAM passen.
Leichtgewichtige Modell-Inferenz
Stellen Sie kleine Sprach- oder Bildverarbeitungsmodelle über Vorlagen wie Ollama bereit, bei denen eine moderate Speicherbandbreite von etwa 239 GB/s ausreicht.
Standard-Bildgenerierung
Führen Sie grundlegende Diffusions-Pipelines in ComfyUI aus, die bis zu 12 GB Videospeicher benötigen, ohne moderne Tensor-Kerne vorauszusetzen.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die GTX TITAN X, wenn Sie 12 GB VRAM für die Entwicklung, Kompatibilität mit älterer Software oder leichte Inferenz benötigen, ohne für neuere Architekturen zu bezahlen. Wählen Sie eine kleinere GPU, wenn Ihr Workload nur minimalen Speicher benötigt, oder wechseln Sie auf eine neuere, größere GPU, falls Sie moderne Rechenfunktionen und eine höhere Speicherbandbreite für umfangreiches Training brauchen.
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Häufig gestellte Fragen
Die GTX TITAN X stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.