اجاره کارت گرافیک ابری NVIDIA Q RTX 4000 با 8 GB VRAM
اجاره ساعتی سرور ابری GPU مدل Q RTX 4000 در Cloudj: مجهز به 8 GB حافظه VRAM، معماری NVIDIA Turing و توان پردازشی حدود 7.7 TFLOPS FP32 در قالب یک کارت ورکاستیشن بهینه با توان 125 W. انتخابی ایده‌آل برای طراحان، دانشجویان و برنامه‌نویسانی که بدون نیاز به هزینه برای کارتهای بزرگ، به یک کارت گرافیک حرفه‌ای جهت مشاهده فایل‌های CAD، رندرهای سبک، تصاویر SD 1.5 یا تست کدهای CUDA نیاز دارند. قالب آماده را انتخاب کنید، کانفیگ آنلاین را تحویل بگیرید و بلافاصله از طریق SSH یا دسکتاپ مرورگر متصل شوید.
مشخصات فنی Q RTX 4000
حافظه VRAM هر کارت
8 GB
معماری پردازنده
NVIDIA Turing
قابلیت محاسباتی (Compute Capability)
7.5
توان پردازش FP32
≈ 7.7 TFLOPS
پهنای باند حافظه
≈ 353 GB/s
حداکثر مصرف برق (TDP)
125 W
مقادیر اعلام‌شده توسط ارائه‌دهنده زیرساخت برای سرورهای فعال؛ عملکرد واقعی ممکن است بر اساس شرایط هر سرور متفاوت باشد.
کانفیگ‌ها و قیمت لحظه‌ای Q RTX 4000
موجودی و قیمت‌ها بهصورت لحظه‌ای به‌روز می‌شوند. قیمت نهایی پیش از پرداخت و ثبت نهایی تأیید خواهد شد.
اجاره فوریچه پردازش‌هایی را می‌توانید روی GPU ابری Q RTX 4000 اجرا کنید
مشاهده راه دور مدلهای CAD و سه‌بعدی
با استفاده از قالب دسکتاپ گرافیکی Ubuntu، از طریق هر مرورگری به‌راحتی با مدل‌ها و ویوپورت‌های سه‌بعدی روی یک کارت حرفه‌ای Turing کار کنید.
اجرای Stable Diffusion 1.5
حافظه 8 GB به‌خوبی از پس اجرای SD 1.5 و ورک‌فلوهای سبک SDXL در ComfyUI با رزولوشن‌های استاندارد برمی‌آید.
توسعه CUDA و فرآیندهای CI
کدهای CUDA یا PyTorch خود را قبل از ارتقا به GPUهای گران‌تر و بزرگ‌تر، روی معماری Turing (با compute capability 7.5) کامپایل و تست کنید.
اینفرنس مدلهای زبانی کوچک
مدلهای زبانی 3B تا 7B را بهصورت 4-bit از طریق Ollama برای ساخت دموها و ابزارهای داخلی سازمان میزبانی و سرو کنید.
آیا Q RTX 4000 برای حجم کاری شما مناسب است؟
اگر پروژه‌های اینفرنس سبک، رندرینگ و توسعه نرم‌افزار شما در محدوده 8 GB حافظه VRAM و compute capability 7.5 قرار می‌گیرد، سرور ابری Q RTX 4000 انتخابی دقیق است. برای آموزش سنگین مدل‌ها یا اینفرنس در مقیاس وسیع، به سراغ سرورهای GPU با حافظه بیشتر و معماری جدیدتر بروید، یا در صورت نیاز به کارهای نمایشی پایه و پردازش‌های حداقلی، مدلهای اقتصادی‌تر را انتخاب کنید.
مقایسه Q RTX 4000 با سایر GPUهای ابری مشابه
| مدل GPU | حافظه VRAM هر کارت | توان پردازش FP32 | حداکثر مصرف برق (TDP) | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | مشاهده جزئیات → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | مشاهده جزئیات → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | مشاهده جزئیات → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | مشاهده جزئیات → |
سوالات متداول درباره GPU ابری Q RTX 4000
اجاره ساعتی GPU ابری Q RTX 4000
یک تمپلیت انتخاب کنید، کانفیگ آنلاین را برگزینید و از طریق SSH یا ترمینال مرورگر متصل شوید. با حذف GPU، محاسبه هزینه متوقف میشود.