प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA RTX 3090 GPU किराए पर लें
NVIDIA RTX 3090 एक Ampere-आर्किटेक्चर वाला कंज्यूमर GPU है, जिसमें 24 GB VRAM और 8.6 की कंप्यूट क्षमता है। यह 350 W पावर रेटिंग पर लगभग 35.4 TFLOPS का स्टैंडर्ड सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट और लगभग 805 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ देता है। आप इस GPU को Cloudj पर प्रति-घंटे की बिलिंग, पूर्ण SSH एक्सेस और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI के लिए तैयार टेम्पलेट्स के साथ किराए पर ले सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
24 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ampere
कम्प्यूट क्षमता
8.6
FP32 कम्प्यूट
≈ 35.4 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 805 GB/s
पावर लिमिट
350 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 लेंRTX 3090 किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लोकल-स्केल LLM इन्फरेंस
प्री-कॉन्फ़िगर किए गए vLLM या Ollama टेम्पलेट्स का उपयोग करके 24 GB VRAM में क्वांटाइज़्ड या मध्यम आकार के लैंग्वेज मॉडल चलाएँ।
इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो
सामान्य कंज्यूमर कार्ड्स पर मेमोरी की सीमा तक पहुँचे बिना हाई-रेज़ोल्यूशन इमेज जनरेट करने और कस्टम डिफ्यूजन पाइपलाइन चलाने के लिए ComfyUI डिप्लॉय करें।
मॉडल फाइन-ट्यूनिंग और ट्रेनिंग
24 GB मेमोरी सीमा में फिट होने वाले न्यूरल नेटवर्क को फाइन-ट्यून करने और लगभग 805 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का लाभ उठाने के लिए PyTorch/CUDA टेम्पलेट का उपयोग करें।
सामान्य CUDA कंप्यूट
लगभग 35.4 TFLOPS के सिंगल-प्रिसिजन परफॉर्मेंस के साथ कंप्यूट क्षमता 8.6 के लिए कंपाइल किए गए कस्टम वर्कलोड निष्पादित करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
RTX 3090 उन डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जिन्हें कंज्यूमर-सेगमेंट के Ampere कार्ड पर अधिक मेमोरी वाले कार्यों के लिए 24 GB VRAM की आवश्यकता होती है। कम मेमोरी की आवश्यकता वाले हल्के इन्फरेंस के लिए छोटा GPU चुनें, या यदि आपके मॉडल को 24 GB से अधिक VRAM या नए आर्किटेक्चर फीचर्स की आवश्यकता है, तो वर्कस्टेशन या डेटासेंटर GPU पर अपग्रेड करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से RTX 3090 किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।