प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA RTX 5090D GPU किराए पर लें
NVIDIA RTX 5090D एक कंज़्यूमर-सेगमेंट GPU है जो Blackwell आर्किटेक्चर पर बना है और इसमें कंप्यूट कैपेबिलिटी 12.0 तथा 32 GB VRAM है। Cloudj पर यह 575 W पावर एनवलप के भीतर लगभग 107.6 FP32 TFLOPS और लगभग 1458 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। आप इसे प्रति घंटे की बिलिंग, सीधी SSH एक्सेस और AI व कंप्यूट वर्कलोड के लिए प्री-कॉन्फ़िगर किए गए टेम्पलेट्स के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
32 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Blackwell
कम्प्यूट क्षमता
12
FP32 कम्प्यूट
≈ 107.6 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 1458 GB/s
पावर लिमिट
575 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 5090D किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लोकल LLM इन्फ़रेंस
तेज़ टोकन जनरेशन के लिए 32 GB VRAM क्षमता और लगभग 1458 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करते हुए, vLLM या Ollama टेम्पलेट्स की मदद से लैंग्वेज मॉडल चलाएँ।
जेनरेटिव इमेज वर्कफ़्लो
मेमोरी खत्म हुए बिना जटिल डिफ्यूज़न पाइपलाइनों और हाई-रेज़ोल्यूशन इमेज सिंथेसिस को चलाने के लिए ComfyUI डिप्लॉय करें।
डीप लर्निंग फ़ाइन-ट्यूनिंग
न्यूरल नेटवर्क को फ़ाइन-ट्यून करने या कस्टम एडेप्टर ट्रेन करने के लिए PyTorch/CUDA टेम्पलेट और लगभग 107.6 FP32 TFLOPS कंप्यूट पावर का उपयोग करें।
CUDA डेवलपमेंट और टेस्टिंग
सीधे SSH एक्सेस के ज़रिए Blackwell आर्किटेक्चर और कंप्यूट कैपेबिलिटी 12.0 को टारगेट करने वाले कस्टम कर्नल कंपाइल और टेस्ट करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपके वर्कलोड को डेटासेंटर हार्डवेयर पर जाए बिना Blackwell आर्किटेक्चर पर 32 GB VRAM और हाई मेमोरी बैंडविड्थ की आवश्यकता हो, तो RTX 5090D चुनें। रिसोर्स का उपयोग कम करने के लिए हल्के इन्फ़रेंस हेतु छोटा कंज़्यूमर GPU चुनें, या यदि आपके मॉडल को 32 GB से अधिक मेमोरी की आवश्यकता है, तो बड़ा वर्कस्टेशन या डेटासेंटर GPU चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से RTX 5090D किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।