NVIDIA Q RTX 4000 GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA Q RTX 4000 ist eine Turing-basierte Workstation-GPU, die auf Cloudj für Einsteiger-Workloads in den Bereichen AI und Grafik gemietet werden kann. Sie bietet 8 GB VRAM, etwa 7.7 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und eine Speicherbandbreite von rund 353 GB/s bei einer Leistungsaufnahme von 125 W. Mit Unterstützung für CUDA Compute Capability 7.5 lässt sich diese Instanz mit fertigen Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
8 GB
Architektur
NVIDIA Turing
Compute-Capability
7.5
FP32-Rechenleistung
≈ 7.7 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 353 GB/s
Leistungslimit
125 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 Q RTX 4000 eignet
Code-Prototyping und Debugging
Testen und validieren Sie PyTorch/CUDA-Pipelines auf einer Workstation-GPU mit 8 GB, bevor Sie auf größere Hardware skalieren.
Inferenz kompakter Modelle
Führen Sie kleine Sprachmodelle über Ollama oder vLLM aus, die problemlos in 8 GB VRAM passen.
Grundlegende Bildgenerierung
Führen Sie Standard-Workflows zur Bildgenerierung in ComfyUI aus, die das Speicherlimit von 8 GB nicht überschreiten.
Workstation-Grafik und Rendering
Nutzen Sie die Turing-Architektur und rund 353 GB/s Speicherbandbreite für Remote-Rendering- und Visualisierungsaufgaben.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die Q RTX 4000 für schlanke Inferenz-, Rendering- und Entwicklungsaufgaben, die mit 8 GB VRAM und Compute Capability 7.5 auskommen. Entscheiden Sie sich für eine größere GPU mit mehr Speicher und neuerer Architektur für intensives Modelltraining oder umfangreiche Inferenz, oder wählen Sie eine kleinere GPU für einfache Anzeige- oder minimale Rechenaufgaben.
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Häufig gestellte Fragen
Die Q RTX 4000 stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.