NVIDIA RTX A4000 GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA RTX A4000 ist eine Workstation-GPU auf Basis der Ampere-Architektur mit 16 GB VRAM und Compute Capability 8.6. Bei einer Leistungsaufnahme von 140 W liefert sie rund 20.6 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und etwa 372 GB/s Speicherbandbreite. Mieten Sie diese auf Cloudj mit stundengenauer Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und vorkonfigurierten Vorlagen für PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama und ComfyUI.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
16 GB
Architektur
NVIDIA Ampere
Compute-Capability
8.6
FP32-Rechenleistung
≈ 20.6 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 372 GB/s
Leistungslimit
140 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 A4000 eignet
Inferenz mittelgroßer Sprachmodelle
Führen Sie quantisierte oder mittelgroße Sprachmodelle mit Ollama oder vLLM innerhalb der 16 GB VRAM-Kapazität aus.
Workflows zur Bildgenerierung
Stellen Sie ComfyUI-Vorlagen für diffusionsbasierte Bildgenerierung und Experimente bereit, unterstützt durch etwa 372 GB/s Speicherbandbreite.
Deep-Learning-Prototyping
Entwickeln und testen Sie PyTorch/CUDA-Trainingsskripte auf einer Ampere-Workstation-Architektur mit Compute Capability 8.6.
Workstation-Rendering-Aufgaben
Führen Sie Rendering- und Simulations-Workloads aus, die von etwa 20.6 TFLOPS Single-Precision-Leistung profitieren.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Die RTX A4000 eignet sich für Entwickler und Kreative, die eine zuverlässige 16 GB Ampere-Workstation-GPU für Inferenz, Bildgenerierung und Code-Prototyping benötigen. Wählen Sie eine kleinere GPU für einfache Tests mit geringerem Speicherbedarf oder wechseln Sie zu einer größeren Rechenzentrums- oder Workstation-Karte, falls Ihre Modelle mehr als 16 GB VRAM benötigen oder eine höhere Speicherbandbreite erfordern.
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Häufig gestellte Fragen
Die RTX A4000 stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.