प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA Q RTX 4000 GPU किराए पर लें
NVIDIA Q RTX 4000 एक Turing-आधारित वर्कस्टेशन GPU है, जो शुरुआती स्तर के AI और ग्राफ़िक्स वर्कलोड के लिए Cloudj पर किराए पर उपलब्ध है। यह 125 W पावर प्रोफ़ाइल के भीतर 8 GB VRAM, लगभग 7.7 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट और लगभग 353 GB/s का मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। CUDA कंप्यूट क्षमता 7.5 को सपोर्ट करने वाले इस इंस्टेंस को PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama और ComfyUI के रेडी टेम्पलेट्स के साथ डिप्लॉय किया जा सकता है।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
8 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Turing
कम्प्यूट क्षमता
7.5
FP32 कम्प्यूट
≈ 7.7 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 353 GB/s
पावर लिमिट
125 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 लेंQ RTX 4000 किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
कोड प्रोटोटाइपिंग और डीबगिंग
बड़े हार्डवेयर पर स्केल अप करने से पहले 8 GB वर्कस्टेशन GPU पर PyTorch/CUDA पाइपलाइनों का परीक्षण और सत्यापन करें।
कॉम्पैक्ट मॉडल इन्फ़रेंस
Ollama या vLLM के माध्यम से छोटे लैंग्वेज मॉडल चलाएँ जो 8 GB VRAM में आसानी से फिट हो जाते हैं।
बेसिक इमेज जनरेशन
ComfyUI में स्टैंडर्ड इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो चलाएँ जो 8 GB मेमोरी सीमा से अधिक न हों।
वर्कस्टेशन ग्राफ़िक्स और रेंडरिंग
रिमोट रेंडरिंग और विज़ुअलाइज़ेशन कार्यों के लिए Turing आर्किटेक्चर और लगभग 353 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
हल्के इन्फ़रेंस, रेंडरिंग और कोड डेवलपमेंट के लिए Q RTX 4000 चुनें जो 8 GB VRAM और कंप्यूट क्षमता 7.5 के भीतर फिट बैठते हैं। भारी मॉडल ट्रेनिंग या बड़े पैमाने के इन्फ़रेंस के लिए अधिक मेमोरी और नए आर्किटेक्चर वाला बड़ा GPU चुनें, या बेसिक डिस्प्ले अथवा न्यूनतम कंप्यूट कार्यों के लिए छोटा GPU चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से Q RTX 4000 किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।