प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA Titan Xp GPU किराए पर लें
NVIDIA Titan Xp एक Pascal-आर्किटेक्चर कंज़्यूमर GPU है जो 12 GB VRAM और 160 W TDP से लैस है। Cloudj पर, यह कार्ड लगभग 11.7 TFLOPS की सिंगल-प्रिसिशन कंप्यूट और लगभग 410 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ देता है। यह कंप्यूट क्षमता 6.1 को सपोर्ट करता है और प्रति-घंटा बिलिंग, SSH एक्सेस और रेडी-मेड टेम्पलेट्स के साथ उपलब्ध है।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
12 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Pascal
कम्प्यूट क्षमता
6.1
FP32 कम्प्यूट
≈ 11.7 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 410 GB/s
पावर लिमिट
160 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 लेंTitan Xp किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
PyTorch डेवलपमेंट और प्रोटोटाइपिंग
12 GB मेमोरी सीमा के भीतर मशीन लर्निंग कोड लिखने, टेस्ट करने और डीबग करने के लिए PyTorch/CUDA टेम्पलेट का उपयोग करें।
कॉम्पैक्ट लैंग्वेज मॉडल इन्फरेंस
प्री-कॉन्फ़िगर किए गए Ollama या vLLM टेम्पलेट्स का उपयोग करके छोटे लैंग्वेज मॉडल चलाएँ जो 12 GB VRAM में फिट होते हैं।
मानक इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो
बेसिक डिफ्यूज़न पाइपलाइनों और इमेज सिंथेसिस कार्यों के लिए ComfyUI डिप्लॉय करें जो 12 GB से अधिक मेमोरी का उपयोग नहीं करते हैं।
सामान्य CUDA कंप्यूट कार्य
कस्टम सिंगल-प्रिसिशन कंप्यूट वर्कलोड निष्पादित करें जो Pascal आर्किटेक्चर और कंप्यूट क्षमता 6.1 के अनुकूल हैं।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
बजट-अनुकूल डेवलपमेंट, लेगसी CUDA कम्पैटिबिलिटी टेस्टिंग, या 12 GB तक VRAM की आवश्यकता वाले हल्के इन्फरेंस कार्यों के लिए Titan Xp चुनें। यदि आपके वर्कलोड को आधुनिक टेंसर कोर या अधिक मेमोरी क्षमता की आवश्यकता है, तो एक नया या बड़ा GPU चुनें, या न्यूनतम डिस्प्ले और कंप्यूट स्क्रिप्ट के लिए एक छोटा कंज़्यूमर कार्ड चुनें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से Titan Xp किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।