Louez un GPU NVIDIA RTX 3060 Ti à l’heure
Le NVIDIA RTX 3060 Ti est un GPU grand public d’architecture Ampere doté de 8 GB de VRAM et d’une capacité de calcul de 8.6. Il délivre environ 15.7 TFLOPS de calcul en simple précision et environ 395 GB/s de bande passante mémoire pour une enveloppe thermique de 200 W. Sur Cloudj, vous pouvez louer ce GPU avec une facturation à l’heure, un accès SSH et des modèles prêts à l’emploi pour PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI.
Spécifications
VRAM par GPU
8 GB
Architecture
NVIDIA Ampere
Capacité de calcul
8.6
Calcul FP32
≈ 15.7 TFLOPS
Bande passante mémoire
≈ 395 GB/s
Limite de puissance
200 W
Valeurs communiquées par le fournisseur d’infrastructure pour les machines actuellement répertoriées ; les performances réelles varient selon la machine.
Configurations disponibles
Stock et tarifs en temps réel, mis à jour en continu. Le prix final est confirmé avant votre commande.
Louer maintenantCas d’usage idéaux pour le RTX 3060 Ti
Inférence de modèles de langage compacts
Exécutez de petits modèles de langage quantifiés à l’aide de modèles Ollama ou vLLM préconfigurés dans la limite des 8 GB de VRAM.
Génération d’images standard
Générez des images avec des flux de travail ComfyUI qui tiennent aisément dans une mémoire tampon de 8 GB.
Prototypage et débogage PyTorch
Développez et testez du code CUDA sur un GPU Ampere doté d’une capacité de calcul de 8.6 avant de passer à du matériel plus puissant.
Affinage de modèles légers
Effectuez un affinage économe en paramètres ou entraînez des réseaux de neurones compacts en exploitant environ 15.7 TFLOPS de puissance de calcul.
Est-ce le bon GPU pour vous ?
Choisissez le RTX 3060 Ti pour les charges de travail de développement, de prototypage et d’inférence qui tiennent dans 8 GB de VRAM. Optez pour un GPU doté de plus de mémoire si vos modèles ou vos tailles de lots dépassent 8 GB, ou pour un GPU grand public plus modeste pour l’affichage de base ou des tâches de calcul minimes.
Questions fréquentes
Louez le RTX 3060 Ti à l’heure
Créez un compte, choisissez une configuration et connectez-vous via SSH. La facturation s’arrête lorsque vous supprimez le GPU.