सीधे मुख्य सामग्री पर जाएँ
GPU Cloud

AI, LLMs और रेंडरिंग के लिए GPU क्लाउड

प्रति घंटे या बिलिंग चक्र के हिसाब से NVIDIA GPU सर्वर किराए पर लें। लाइव कॉन्फ़िगरेशन और कीमतों की तुलना करें, रेडीमेड टेम्पलेट से शुरू करें और SSH या ब्राउज़र टर्मिनल के माध्यम से कनेक्ट करें।

GPU सर्वर बनाएँवर्तमान कीमतें देखें
  • मौजूदा कीमतों के साथ लाइव GPU इन्वेंट्री
  • PyTorch, LLM सर्विंग और इमेज जनरेशन के लिए टेम्पलेट
  • ब्राउज़र में SSH और टर्मिनल एक्सेस

Cloudj GPU Cloud के साथ आप लाइव इन्वेंट्री से एक GPU सर्वर किराए पर लेते हैं: GPU मॉडल, VRAM और डिस्क चुनें, PyTorch, vLLM, Ollama या ComfyUI जैसे टेम्पलेट से शुरू करें, और फिर SSH के माध्यम से कनेक्ट करें। प्रति घंटे वाले सर्वरों के लिए आपके खाते की शेष राशि से राशि काटी जाती है, और रुके हुए प्रति घंटे वाले सर्वर के लिए केवल उसकी डिस्क का बिल लिया जाता है।

उपलब्ध GPUs और वर्तमान कीमतें

लाइव इन्वेंट्री: बाज़ार के अनुसार उपलब्धता और कीमतें बदलती रहती हैं। ऑर्डर करने से पहले कंसोल अंतिम कीमत की पुष्टि करता है।

GPUप्रति GPU VRAMआर्किटेक्चरFP32 कम्प्यूटपावर लिमिट
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA RTX PRO 6000 WS 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS600 Wविवरण →
NVIDIA RTX 5090 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 Wविवरण →
NVIDIA RTX 5090D 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 Wविवरण →
NVIDIA RTX PRO 6000 S 96 GBBlackwell≈ 93.6 TFLOPS600 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4090 24 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS450 Wविवरण →
NVIDIA RTX 6000Ada 48 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA RTX 6000D 84 GBBlackwell≈ 77.6 TFLOPS600 Wविवरण →
NVIDIA L40S datacenter45 GBAda Lovelace≈ 73.3 TFLOPS350 Wविवरण →
NVIDIA RTX PRO 5000 48 GBBlackwell≈ 69.6 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA H100 SXM datacenter80 GBHopper≈ 53.5 TFLOPS700 Wविवरण →
NVIDIA RTX 5080 16 GBBlackwell≈ 53.4 TFLOPS360 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4080S 16 GBAda Lovelace≈ 50.9 TFLOPS320 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4080 16 GBAda Lovelace≈ 48.6 TFLOPS285 Wविवरण →
NVIDIA H100 NVL datacenter94 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS400 Wविवरण →
NVIDIA H200 NVL datacenter140 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS600 Wविवरण →
NVIDIA RTX 5070 Ti 16 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA RTX PRO 4000 24 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS145 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4070S Ti 16 GBAda Lovelace≈ 42.6 TFLOPS285 Wविवरण →
NVIDIA H100 PCIE datacenter80 GBHopper≈ 41 TFLOPS350 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4500Ada 24 GBAda Lovelace≈ 38.2 TFLOPS210 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3090 Ti 24 GBAmpere≈ 36.4 TFLOPS450 Wविवरण →
NVIDIA RTX A6000 48 GBAmpere≈ 36.1 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4070S 12 GBAda Lovelace≈ 35.8 TFLOPS220 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3090 24 GBAmpere≈ 35.4 TFLOPS350 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3080 Ti 12 GBAmpere≈ 35.1 TFLOPS350 Wविवरण →
NVIDIA A40 datacenter45 GBAmpere≈ 29.9 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3080 10 GBAmpere≈ 29.5 TFLOPS380 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4070 12 GBAda Lovelace≈ 29.3 TFLOPS200 Wविवरण →
NVIDIA L4 datacenter22 GBAda Lovelace≈ 24.2 TFLOPS72 Wविवरण →
NVIDIA RTX 5060 Ti 16 GBBlackwell≈ 22.8 TFLOPS180 Wविवरण →
NVIDIA RTX 4060 Ti 16 GBAda Lovelace≈ 21.6 TFLOPS165 Wविवरण →
NVIDIA RTX A4000 16 GBAmpere≈ 20.6 TFLOPS140 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3070 8 GBAmpere≈ 19.8 TFLOPS220 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3060 Ti 8 GBAmpere≈ 15.7 TFLOPS200 Wविवरण →
NVIDIA A100 PCIE datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS250 Wविवरण →
NVIDIA A100 SXM4 datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS400 Wविवरण →
NVIDIA A800 PCIE datacenter80 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA RTX 2080 Ti 11 GBTuring≈ 14.6 TFLOPS250 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3060 laptop 12 GBAmpere≈ 12.9 TFLOPS80 Wविवरण →
NVIDIA Tesla V100 datacenter16 GBVolta≈ 12.5 TFLOPS300 Wविवरण →
NVIDIA CMP 170HX datacenter64 GBAmpere≈ 12.1 TFLOPS250 Wविवरण →
NVIDIA RTX 3060 12 GBAmpere≈ 12 TFLOPS170 Wविवरण →
NVIDIA Titan Xp 12 GBPascal≈ 11.7 TFLOPS160 Wविवरण →
NVIDIA RTX A2000 6 GBAmpere≈ 11.2 TFLOPS70 Wविवरण →
NVIDIA GTX 1080 Ti 11 GBPascal≈ 11 TFLOPS250 Wविवरण →
NVIDIA GTX 1080 8 GBPascal≈ 7.8 TFLOPS130 Wविवरण →
NVIDIA GTX 1070 Ti 8 GBPascal≈ 7.4 TFLOPS180 Wविवरण →
NVIDIA GTX 1650 4 GB≈ undefined TFLOPS Wविवरण →
NVIDIA Q RTX 8000 45 GBTuring≈ 11.9 TFLOPS250 Wविवरण →
NVIDIA Tesla P40 datacenter24 GBPascal≈ 9.4 TFLOPS250 Wविवरण →
NVIDIA RTX 2070S 8 GBTuring≈ 8.8 TFLOPS210 Wविवरण →
NVIDIA Q RTX 4000 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS125 Wविवरण →
NVIDIA RTX 2070 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS150 Wविवरण →
NVIDIA RTX 2060S 8 GBTuring≈ 7.5 TFLOPS175 Wविवरण →
NVIDIA GTX TITAN X 12 GBMaxwell≈ 6.8 TFLOPS150 Wविवरण →
NVIDIA RTX 2060 12 GBTuring≈ 6.5 TFLOPS130 Wविवरण →
NVIDIA GTX 1660 Ti 6 GBTuring≈ 5.3 TFLOPS120 Wविवरण →
NVIDIA GTX 1660 S 6 GBTuring≈ 3.6 TFLOPS125 Wविवरण →

आपके वर्कलोड के लिए तैयार टेम्पलेट

LLM इन्फ़रेंस

लैंग्वेज मॉडलों को सर्व और टेस्ट करने के लिए Open WebUI के साथ vLLM, SGLang या Ollama।

फ़ाइन-ट्यूनिंग

अपने डेटा पर लैंग्वेज मॉडलों की फ़ाइन-ट्यूनिंग के लिए Unsloth Studio।

इमेज और वीडियो जनरेशन

Flux, SDXL और वीडियो वर्कफ़्लो के लिए ComfyUI।

PyTorch और CUDA डेवलपमेंट

NVIDIA CUDA के साथ PyTorch और Ubuntu 24.04 इमेज, जो SSH के माध्यम से एक्सेस करने योग्य हैं।

डेस्कटॉप या पूर्ण VM

ब्राउज़र में एक Ubuntu डेस्कटॉप, या आवश्यकता होने पर एक पूर्ण KVM वर्चुअल मशीन।

GPU किराए पर कैसे लें

  1. 01

    एक टेम्पलेट और डिस्क आकार चुनें

  2. 02

    लाइव इन्वेंट्री से एक संगत GPU चुनें

  3. 03

    कीमत की पुष्टि करें और अपने खाते की शेष राशि से सर्वर बनाएँ

  4. 04

    SSH या ब्राउज़र टर्मिनल के माध्यम से कनेक्ट करें

GPU बिलिंग कैसे काम करती है

  • प्रति घंटा: जब तक सर्वर चलता है, GPU के लिए प्रति घंटे के हिसाब से राशि काटी जाती है। रुके हुए प्रति घंटा सर्वर के लिए केवल उसकी डिस्क का शुल्क लिया जाता है।
  • बिलिंग चक्र: मासिक, त्रैमासिक, अर्ध-वार्षिक या वार्षिक, जिसमें भुगतान करने से पहले कोई भी छूट दिखाई जाती है।
  • डिस्क स्टोरेज के लिए GPU की कीमत के साथ प्रति GB शुल्क लिया जाता है।
  • कीमतें USD में हैं; आप उन्हें वर्तमान विनिमय दर पर VND में देख सकते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

अन्य सेवाएँ

वेबसाइटों, APIs और डेटाबेस के लिए क्लाउड सर्वर

→

डेटासेट, चेकपॉइंट और बैकअप के लिए S3 स्टोरेज

→

पूरी मूल्य सूची

→

ऑटोमेशन के लिए API डॉक्यूमेंटेशन

→

AI, LLMs और रेंडरिंग के लिए GPU क्लाउड

GPU सर्वर बनाएँRTX 5090 सर्वर