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GPU Cloud · NVIDIA · Blackwell

Louez un GPU NVIDIA RTX 6000D à l’heure

Le NVIDIA RTX 6000D est un GPU de station de travail à architecture Blackwell équipé de 84 GB de VRAM et d'une capacité de calcul de 12.0. Il délivre environ 77.6 TFLOPS de calcul en simple précision et environ 1222 GB/s de bande passante mémoire pour une enveloppe thermique de 600 W. Louez cette carte sur Cloudj avec une facturation à l'heure, un accès SSH complet et des modèles prêts à l'emploi pour PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI.

Spécifications

VRAM par GPU

84 GB

Architecture

NVIDIA Blackwell

Capacité de calcul

12

Calcul FP32

≈ 77.6 TFLOPS

Bande passante mémoire

≈ 1222 GB/s

Limite de puissance

600 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 6000D

Inférence de grands modèles de langage

Exécutez de grands modèles de langage et des fenêtres de contexte étendues entièrement dans la mémoire tampon de 84 GB à l'aide de vLLM ou Ollama.

Affinage et entraînement de modèles

Tirez parti de la capacité de calcul 12.0 et d'environ 77.6 TFLOPS de calcul pour des sessions d'entraînement personnalisées sous PyTorch/CUDA sans erreurs fréquentes de mémoire saturée.

Médias génératifs haute résolution

Exécutez des pipelines ComfyUI complexes avec plusieurs ControlNets et des checkpoints de diffusion non quantifiés chargés simultanément dans la VRAM.

Rendu intensif sur station de travail

Traitez des géométries de scènes détaillées et de volumineux caches de textures soutenus par environ 1222 GB/s de bande passante mémoire.

Est-ce le bon GPU pour vous ?

Choisissez la RTX 6000D si vos charges de travail nécessitent son importante capacité de 84 GB de VRAM et les fonctionnalités de l'architecture Blackwell sur une seule carte de station de travail. Optez pour un GPU grand public ou de station de travail plus modeste pour l'inférence légère afin de réduire les coûts, ou passez à un GPU de centre de données si votre flux de travail exige une bande passante mémoire plus élevée.

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Questions fréquentes

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