השכרת GPU מדגם NVIDIA Q RTX 4000 עם 8 GB VRAM
השכרת שרתי ענן עם GPU מדגם Q RTX 4000 לפי שעה ב-Cloudj: זיכרון 8 GB VRAM, ארכיטקטורת NVIDIA Turing וכ-7.7 TFLOPS FP32 בכרטיס תחנת עבודה חסכוני בהספק 125 W. הפתרון המושלם למעצבים, סטודנטים ומפתחים שצריכים כרטיס מסך מקצועי לתצוגת CAD, רינדור קל, יצירת תמונות ב-SD 1.5 או בדיקות CUDA מבלי לשלם על כרטיס יקר. בוחרים תבנית, מגדירים את השרת ומתחברים מיד ב-SSH או ישירות משולחן עבודה בדפדפן.
מפרט טכני של Q RTX 4000
VRAM לכל GPU
8 GB
ארכיטקטורה
NVIDIA Turing
יכולת חישוב (Compute capability)
7.5
ביצועי חישוב FP32
≈ 7.7 TFLOPS
רוחב פס זיכרון
≈ 353 GB/s
מגבלת הספק
125 W
ערכים שנמסרו על ידי ספק התשתית עבור מכונות המוצגות כעת; הביצועים בפועל משתנים ממכונה למכונה.
תצורות ומחירי Q RTX 4000 בזמן אמת
מלאי ומחירים בזמן אמת, מתעדכנים באופן שוטף. המחיר הסופי מאושר לפני ביצוע ההזמנה.
שכרו עכשיומה אפשר להריץ על ה-GPU בענן מדגם Q RTX 4000
עבודה מרוחקת ב-CAD ותצוגת תלת-ממד (3D)
השתמשו בתבנית שולחן עבודה של Ubuntu כדי לעבוד עם מודלים ותצוגות תלת-ממד על גבי מעבד גרפי מקצועי מסדרת Turing מכל דפדפן.
יצירת תמונות ב-Stable Diffusion 1.5
זיכרון של 8 GB מספיק להרצת תהליכי עבודה של SD 1.5 ותהליכי SDXL קלים ב-ComfyUI ברזולוציות בסיסיות.
פיתוח ב-CUDA וסביבות CI
הידור ובדיקת קוד ב-CUDA או PyTorch על גבי Turing (יכולת חישוב 7.5) לפני מעבר לכרטיסי GPU גדולים יותר.
הסקה (Inference) למודלים קטנים
הרצת מודלי שפה בגודל 3B–7B בקוונטיזציה של 4-bit באמצעות Ollama עבור הדגמות וכלים פנימיים.
האם Q RTX 4000 הוא ה-GPU המתאים לעומסי העבודה שלך?
בחרו ב-Q RTX 4000 עבור משימות הסקה קלות, רינדור ופיתוח תוכנה שמתאימים למגבלת 8 GB של VRAM וליכולת חישוב 7.5. לטובת אימון מודלים כבדים או הסקה בקנה מידה נרחב, מומלץ לבחור ב-GPU חזק יותר עם נפח זיכרון גדול יותר וארכיטקטורה חדשה יותר; לחלופין, בחרו ב-GPU קטן יותר עבור תצוגה גרפית בסיסית או משימות חישוב מינימליות.
Q RTX 4000 מול מעבדי GPU דומים בענן
GPU ענן מדגם Q RTX 4000: שאלות נפוצות
שכרו GPU ענן מדגם Q RTX 4000 לפי שעה
בחרו תבנית, בחרו תצורה פעילה והתחברו באמצעות SSH או דרך הטרמינל בדפדפן. החיוב נפסק ברגע שמוחקים את ה-GPU.