प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA GTX TITAN X GPU किराए पर लें
NVIDIA GTX TITAN X एक Maxwell-आर्किटेक्चर कंज़्यूमर GPU है जो Cloudj पर किराए के लिए उपलब्ध है। यह 150 W पावर एनवलप के भीतर 12 GB VRAM, लगभग 6.8 TFLOPS का सिंगल-प्रीसिजन कम्प्यूट, और लगभग 239 GB/s का मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। CUDA कम्प्यूट क्षमता 5.2 को सपोर्ट करते हुए, यह लेगसी GPU कार्यों, डेवलपमेंट और एंट्री-लेवल डीप लर्निंग वर्कफ़्लो को संभालता है।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
12 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Maxwell
कम्प्यूट क्षमता
5.2
FP32 कम्प्यूट
≈ 6.8 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 239 GB/s
पावर लिमिट
150 W
ये मान वर्तमान में सूचीबद्ध मशीनों के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता द्वारा बताए गए हैं; वास्तविक प्रदर्शन मशीन के अनुसार भिन्न हो सकता है।
उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन
लाइव स्टॉक और कीमतें लगातार अपडेट की जाती हैं। ऑर्डर करने से पहले अंतिम कीमत की पुष्टि की जाती है।
अभी किराए पर लेंGTX TITAN X किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लेगसी CUDA डेवलपमेंट
Maxwell आर्किटेक्चर और CUDA कम्प्यूट क्षमता 5.2 को लक्षित करने वाले सॉफ़्टवेयर का परीक्षण और रखरखाव करें।
एंट्री-लेवल डीप लर्निंग
PyTorch में बेसिक ट्रेनिंग और प्रोटोटाइपिंग वर्कफ़्लो चलाएँ जो 12 GB VRAM के भीतर फिट होते हैं।
लाइटवेट मॉडल इन्फरेंस
Ollama जैसे टेम्पलेट का उपयोग करके छोटे लैंग्वेज या विज़न मॉडल डिप्लॉय करें जहाँ लगभग 239 GB/s का मध्यम मेमोरी बैंडविड्थ पर्याप्त है।
मानक इमेज जनरेशन
ComfyUI में बेसिक डिफ्यूज़न पाइपलाइन चलाएँ जिन्हें आधुनिक टेंसर कोर की मांग किए बिना 12 GB तक वीडियो मेमोरी की आवश्यकता होती है।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपको नए आर्किटेक्चर के लिए भुगतान किए बिना डेवलपमेंट, लेगसी सॉफ़्टवेयर संगतता, या हल्के इन्फरेंस के लिए 12 GB VRAM की आवश्यकता हो, तो GTX TITAN X चुनें। यदि आपका वर्कलोड न्यूनतम मेमोरी का उपयोग करता है तो एक छोटा GPU चुनें, या बड़े पैमाने पर ट्रेनिंग के लिए आधुनिक कम्प्यूट क्षमताओं और उच्च मेमोरी बैंडविड्थ की आवश्यकता होने पर नए, बड़े GPU में अपग्रेड करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से GTX TITAN X किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।