प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA RTX 4080 GPU किराए पर लें
NVIDIA RTX 4080 एक Ada Lovelace कंज़्यूमर GPU है जो 16 GB VRAM और 8.9 कंप्यूट क्षमता से लैस है। हमारे क्लाउड एनवायरनमेंट में, यह 285 W पावर रेटिंग पर काम करते हुए लगभग 48.6 TFLOPS का सिंगल-प्रिसिजन परफ़ॉर्मेंस और लगभग 576 GB/s का मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। आप इसे Cloudj पर प्रति-घंटे की बिलिंग, पूर्ण SSH एक्सेस और पहले से कॉन्फ़िगर किए गए टेम्पलेट्स के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
16 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ada Lovelace
कम्प्यूट क्षमता
8.9
FP32 कम्प्यूट
≈ 48.6 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 576 GB/s
पावर लिमिट
285 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 4080 किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
क्वांटाइज़्ड LLM इन्फरेंस
तैयार Ollama या vLLM टेम्पलेट्स का उपयोग करके छोटे से मध्यम आकार के लैंग्वेज मॉडल्स चलाएँ जो 16 GB VRAM में आसानी से फ़िट हो जाते हैं।
इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो
प्री-बिल्ट ComfyUI टेम्पलेट का उपयोग करके हाई-रेज़ोल्यूशन इमेज जनरेट करें और कस्टम डिफ़्यूज़न पाइपलाइन चलाएँ।
मॉडल प्रोटोटाइपिंग और LoRA
Ada Lovelace आर्किटेक्चर सपोर्ट के साथ PyTorch/CUDA पर कोड डेवलप करें और हल्के पैरामीटर-एफिशिएंट फ़ाइन-ट्यूनिंग जॉब्स चलाएँ।
बैच डेटा प्रोसेसिंग
पैरेलल डेटा प्री-प्रोसेसिंग और इन्फरेंस कार्यों के लिए लगभग 48.6 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट और लगभग 576 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
RTX 4080 उन डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें इन्फरेंस, डिफ़्यूज़न मॉडल्स और प्रोटोटाइपिंग के लिए Ada Lovelace कंप्यूट क्षमता 8.9 और 16 GB VRAM की आवश्यकता होती है। कम मेमोरी की मांग वाली बेसिक स्क्रिप्ट्स के लिए एक छोटा कंज़्यूमर GPU चुनें, या यदि आपके मॉडल का वेट 16 GB से अधिक है, तो अधिक VRAM वाले कंज़्यूमर, वर्कस्टेशन या डेटासेंटर GPU पर अपग्रेड करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से RTX 4080 किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।