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GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

NVIDIA RTX 3070 GPU stundenweise mieten

Die NVIDIA RTX 3070 ist eine Consumer-GPU der Ampere-Architektur mit 8 GB VRAM und einer TDP von 220 W. Auf Cloudj bietet diese Karte etwa 19.8 TFLOPS an Single-Precision-Rechenleistung und rund 386 GB/s Speicherbandbreite. Mit Compute Capability 8.6 eignet sie sich als praktische Option für Entwicklung, Prototyping und schlanke Inferenzaufgaben.

Spezifikationen

VRAM pro GPU

8 GB

Architektur

NVIDIA Ampere

Compute-Capability

8.6

FP32-Rechenleistung

≈ 19.8 TFLOPS

Speicherbandbreite

≈ 386 GB/s

Leistungslimit

220 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 mieten

Wofür sich die RTX 3070 eignet

Schlanke LLM-Inferenz

Führen Sie quantisierte kleine Sprachmodelle über einsatzbereite Ollama- oder vLLM-Vorlagen innerhalb des 8 GB VRAM-Rahmens aus.

Workflows zur Bildgenerierung

Generieren Sie Bilder in Standardauflösung und testen Sie Node-Workflows mit der vorkonfigurierten ComfyUI-Vorlage.

PyTorch-Code-Prototyping

Entwickeln, debuggen und überprüfen Sie Machine-Learning-Skripte auf Ampere-Hardware mit Compute Capability 8.6 vor der Hochskalierung.

Batch-Datenverarbeitung

Nutzen Sie etwa 19.8 TFLOPS Single-Precision-Leistung und rund 386 GB/s Speicherbandbreite für GPU-beschleunigte Datenpipelines.

Ist es die richtige GPU für Sie?

Wählen Sie die RTX 3070 für Code-Tests, schlanke Inferenz und kleinere Bildgenerierungen, die bequem in 8 GB Speicher passen. Entscheiden Sie sich für eine GPU mit mehr VRAM für Fine-Tuning oder große Modellgewichte, oder wechseln Sie zu einer Einsteigerkarte, wenn Ihr Workload nur minimale Rechenleistung erfordert.

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Häufig gestellte Fragen

Die RTX 3070 stundenweise mieten

Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.