NVIDIA RTX 5070 Ti GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA RTX 5070 Ti ist eine Consumer-GPU auf Basis der Blackwell-Architektur mit 16 GB VRAM und Compute Capability 12.0. Auf Cloudj liefert sie etwa 44.3 TFLOPS an Standard-Gleitkomma-Rechenleistung und rund 734 GB/s Speicherbandbreite bei einer Leistungsaufnahme von 300 W. Sie können sie mit stündlicher Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und vorkonfigurierten Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
16 GB
Architektur
NVIDIA Blackwell
Compute-Capability
12
FP32-Rechenleistung
≈ 44.3 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 734 GB/s
Leistungslimit
300 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 RTX 5070 Ti eignet
Quantisierte LLM-Inferenz
Führen Sie kleine und mittlere Sprachmodelle über Ollama oder vLLM mit 16 GB VRAM-Kapazität und rund 734 GB/s Speicherbandbreite aus.
Generative Bild-Workflows
Generieren Sie Bilder und testen Sie Diffusions-Pipelines in ComfyUI auf einer Blackwell-Consumer-GPU mit rund 44.3 TFLOPS Rechenleistung.
Parametereffizientes Fine-Tuning
Trainieren Sie LoRA-Adapter und passen Sie kompakte neuronale Netze in PyTorch/CUDA innerhalb des 16-GB-Speicherlimits an.
Prototyping auf der Blackwell-Architektur
Entwickeln, kompilieren und testen Sie GPU-Kernel für Compute Capability 12.0, bevor Sie auf größere Hardware skalieren.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die RTX 5070 Ti, wenn Sie eine Blackwell-GPU mit 16 GB VRAM für Inferenz, Bildgenerierung oder Code-Prototyping benötigen. Greifen Sie zu einer GPU mit mehr VRAM, falls Ihre Modelle oder Batch-Größen 16 GB überschreiten, oder zu einer kleineren Consumer-GPU für einfaches Debugging und grundlegende Aufgaben.
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Häufig gestellte Fragen
Die RTX 5070 Ti stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.