Louez un GPU NVIDIA RTX 4090 à l’heure
Le NVIDIA RTX 4090 est un GPU du segment grand public reposant sur l’architecture Ada Lovelace, disponible à la location sur Cloudj. Il offre 24 GB de VRAM, environ 81.4 TFLOPS de calcul en virgule flottante standard et une bande passante mémoire d’environ 879 GB/s. Avec une capacité de calcul CUDA 8.9 et un profil de consommation de 450 W, il gère les charges de travail exigeantes en matière d’AI et de graphisme.
Spécifications
VRAM par GPU
24 GB
Architecture
NVIDIA Ada Lovelace
Capacité de calcul
8.9
Calcul FP32
≈ 81.4 TFLOPS
Bande passante mémoire
≈ 879 GB/s
Limite de puissance
450 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 4090
Inférence LLM locale
Exécutez de grands modèles de langage quantifiés à l’aide de modèles vLLM ou Ollama préconfigurés dans la limite des 24 GB de capacité VRAM.
Génération d’images et diffusion
Déployez des flux de travail ComfyUI pour la synthèse d’images haute résolution propulsée par la puissance de calcul Ada Lovelace.
Prototypage d’apprentissage profond
Entraînez et affinez des réseaux neuronaux de taille moyenne en utilisant le modèle PyTorch/CUDA avec environ 879 GB/s de bande passante mémoire.
Rendu graphique et simulation
Exécutez des rendus avec lancer de rayons et des simulations physiques en exploitant environ 81.4 TFLOPS de performances de calcul.
Est-ce le bon GPU pour vous ?
Choisissez le RTX 4090 lorsque vos charges de travail nécessitent une forte puissance de calcul Ada Lovelace et tiennent aisément dans 24 GB de mémoire. Optez pour un GPU grand public plus modeste pour de l’inférence légère afin de réduire les coûts, ou passez à un GPU de station de travail ou de centre de données lors de l’entraînement de modèles nécessitant plus de 24 GB de VRAM.
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Questions fréquentes
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