NVIDIA Titan Xp GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA Titan Xp ist eine Consumer-GPU auf Basis der Pascal-Architektur, ausgestattet mit 12 GB VRAM und einer TDP von 160 W. Auf Cloudj liefert diese Karte etwa 11.7 TFLOPS Rechenleistung mit einfacher Genauigkeit (Single-Precision) und etwa 410 GB/s Speicherbandbreite. Sie unterstützt Compute Capability 6.1 und ist mit stündlicher Abrechnung, SSH-Zugriff sowie fertigen Vorlagen verfügbar.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
12 GB
Architektur
NVIDIA Pascal
Compute-Capability
6.1
FP32-Rechenleistung
≈ 11.7 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 410 GB/s
Leistungslimit
160 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 Titan Xp eignet
PyTorch-Entwicklung und Prototyping
Nutzen Sie die PyTorch/CUDA-Vorlage, um Machine-Learning-Code innerhalb des Speicherlimits von 12 GB zu schreiben, zu testen und zu debuggen.
Inferenz kompakter Sprachmodelle
Führen Sie kleine Sprachmodelle, die in 12 GB VRAM passen, mithilfe vorkonfigurierter Ollama- oder vLLM-Vorlagen aus.
Standard-Workflows zur Bildgenerierung
Stellen Sie ComfyUI für grundlegende Diffusions-Pipelines und Bildsynthese-Aufgaben bereit, die 12 GB Speicher nicht überschreiten.
Allgemeine CUDA-Rechenaufgaben
Führen Sie benutzerdefinierte Single-Precision-Workloads aus, die mit der Pascal-Architektur und Compute Capability 6.1 kompatibel sind.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die Titan Xp für eine kostenbewusste Entwicklung, Kompatibilitätstests mit älteren CUDA-Versionen oder schlanke Inferenzaufgaben, die bis zu 12 GB VRAM erfordern. Entscheiden Sie sich für eine neuere oder größere GPU, wenn Ihr Workload moderne Tensor Cores oder mehr Speicherkapazität benötigt, oder wählen Sie eine kleinere Consumer-Karte für minimale Anzeige- und Rechenskripte.
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Häufig gestellte Fragen
Die Titan Xp stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.