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GPU Cloud · NVIDIA · Blackwell

Louez un GPU NVIDIA RTX 5090 à l’heure

Le NVIDIA RTX 5090 est un GPU grand public basé sur l'architecture Blackwell, disponible à la location à la demande chez Cloudj. Il offre 32 GB de VRAM, environ 1454 GB/s de bande passante mémoire et près de 107.6 TFLOPS de performances de calcul FP32. Avec une capacité de calcul CUDA de 12.0 et un TDP de 575 W, il est conçu pour les charges de travail exigeantes en calcul et en AI.

Spécifications

VRAM par GPU

32 GB

Architecture

NVIDIA Blackwell

Capacité de calcul

12

Calcul FP32

≈ 107.6 TFLOPS

Bande passante mémoire

≈ 1454 GB/s

Limite de puissance

575 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.

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Cas d’usage idéaux pour le RTX 5090

Inférence LLM locale

Exécutez des modèles de langage à l'aide des modèles vLLM ou Ollama, en tirant parti des 32 GB de VRAM et d'environ 1454 GB/s de bande passante mémoire pour une génération rapide de tokens.

Génération d'images et de vidéos

Déployez des flux de travail ComfyUI pour des pipelines de diffusion complexes qui tiennent aisément dans la capacité mémoire de 32 GB.

Fine-tuning et entraînement de modèles

Utilisez le modèle PyTorch/CUDA pour affiner des réseaux de neurones avec environ 107.6 TFLOPS de calcul FP32 et une capacité de calcul CUDA de 12.0.

Rendu accéléré par GPU

Exécutez des tâches intensives de rendu et de simulation qui bénéficient de l'architecture Blackwell et d'un débit mémoire élevé.

Est-ce le bon GPU pour vous ?

Choisissez le RTX 5090 lorsque vos charges de travail nécessitent 32 GB de VRAM et la bande passante mémoire élevée de l'architecture grand public Blackwell. Si vos modèles dépassent 32 GB de mémoire, envisagez un GPU de station de travail ou de centre de données de plus grande capacité, tandis que des GPU grand public plus modestes sont plus appropriés pour l'inférence légère et le développement de base.

Comparer avec des GPU similaires

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Questions fréquentes

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