प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA RTX 4080S GPU किराए पर लें
NVIDIA RTX 4080S एक कंज्यूमर-सेगमेंट GPU है जो Ada Lovelace आर्किटेक्चर पर बना है, और इसमें 16 GB VRAM तथा 8.9 की कंप्यूट क्षमता मिलती है। Cloudj इंस्टेंसेस में, यह 320 W पावर सीमा के भीतर लगभग 50.9 TFLOPS की स्टैंडर्ड फ़्लोटिंग-पॉइंट परफ़ॉर्मेंस और लगभग 600 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ देता है। आप इसे प्रति घंटे की बिलिंग, पूर्ण SSH एक्सेस, और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI के लिए 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
≈ 50.9 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 600 GB/s
पावर लिमिट
320 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 4080S किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
क्वांटाइज़्ड LLM इन्फरेंस
16 GB VRAM बजट और लगभग 600 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ के भीतर vLLM या Ollama टेम्पलेट्स का उपयोग करके छोटे से मध्यम लैंग्वेज मॉडल चलाएँ।
डिफ़्यूज़न इमेज जनरेशन
Ada Lovelace आर्किटेक्चर और लगभग 50.9 TFLOPS कंप्यूट का उपयोग करके ComfyUI वर्कफ़्लो और इमेज सिंथेसिस पाइपलाइन चलाएँ।
PyTorch मॉडल प्रोटोटाइपिंग
वर्कस्टेशन या डेटासेंटर GPUs पर स्केल करने से पहले कंप्यूट क्षमता 8.9 वाले हार्डवेयर पर डीप लर्निंग कोड डेवलप, टेस्ट और डीबग करें।
LoRA फ़ाइन-ट्यूनिंग
16 GB मेमोरी में आसानी से फ़िट होने वाले कॉम्पैक्ट मॉडल्स और डेटासेट्स पर पैरामीटर-एफ़िशिएंट फ़ाइन-ट्यूनिंग करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपके वर्कलोड को आधुनिक Ada Lovelace सपोर्ट की आवश्यकता हो और वह 16 GB कंज्यूमर मेमोरी फ़ुटप्रिंट में फ़िट बैठता हो, तब RTX 4080S चुनें। कम मेमोरी की आवश्यकता वाली हल्की टेस्टिंग के लिए छोटा GPU चुनें, या जब अनक्वांटाइज़्ड मॉडल या बड़े बैच साइज़ 16 GB VRAM से अधिक हो जाएँ, तो किसी बड़े कंज्यूमर, वर्कस्टेशन या डेटासेंटर कार्ड को चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से RTX 4080S किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।