Apakah GTX TITAN X cocok untuk inferensi LLM dan pembuatan gambar?

Dengan 12 GB VRAM, kartu ini dapat memuat model kecil untuk inferensi di Ollama atau pipeline dasar di ComfyUI. Namun, karena menggunakan arsitektur Maxwell lama dengan kapabilitas komputasi 5.2 dan performa presisi tunggal sekitar 6.8 TFLOPS, proses pembuatan akan lebih lambat dibandingkan pada GPU yang lebih baru.

Apakah GPU ini mendukung framework modern seperti PyTorch dan vLLM?

Cloudj menyediakan templat siap pakai untuk PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, dan ComfyUI. Karena GTX TITAN X adalah kartu generasi Maxwell dengan kapabilitas komputasi 5.2, beberapa fitur perangkat lunak yang lebih baru atau metode kuantisasi pada alat seperti vLLM mungkin memerlukan GPU dengan arsitektur yang lebih baru.

Bagaimana perbandingan GTX TITAN X dengan GPU yang lebih kecil atau lebih besar?

Kapasitas 12 GB VRAM miliknya memberikan lebih banyak ruang untuk data dan bobot model dibandingkan kartu konsumen tingkat pemula yang lebih kecil. Dibandingkan dengan GPU workstation atau pusat data yang lebih baru, bandwidth memori sekitar 239 GB/s dan arsitektur Maxwell miliknya membuat kartu ini lebih cocok untuk tugas ringan daripada beban kerja produksi yang berat.

Bagaimana cara kerja tagihan dan akses di Cloudj?

Penyewaan ditagih per jam selama instance Anda aktif. Anda dapat terhubung langsung ke lingkungan Anda melalui akses SSH atau meluncurkan templat yang telah dikonfigurasi sebelumnya langsung dari dasbor.

GPU Cloud · NVIDIA · Maxwell

Sewa GPU NVIDIA GTX TITAN X per jam

NVIDIA GTX TITAN X adalah GPU konsumen berarsitektur Maxwell yang tersedia untuk disewa di Cloudj. Kartu ini menawarkan 12 GB VRAM, komputasi presisi tunggal sekitar 6.8 TFLOPS, dan bandwidth memori sekitar 239 GB/s dalam batas daya 150 W. Dengan dukungan kapabilitas komputasi CUDA 5.2, kartu ini dapat menangani tugas GPU lawas, pengembangan, dan alur kerja deep learning tingkat pemula.

Sewa GTX TITAN X Semua GPU

Spesifikasi

VRAM per GPU

12 GB

Arsitektur

NVIDIA Maxwell

Kemampuan komputasi

5.2

Komputasi FP32

≈ 6.8 TFLOPS

Bandwidth memori

≈ 239 GB/s

Batas daya

150 W

Nilai dilaporkan oleh penyedia infrastruktur untuk mesin yang saat ini terdaftar; performa sebenarnya bervariasi tergantung mesin.

Konfigurasi yang tersedia

Stok dan harga langsung, diperbarui terus-menerus. Harga akhir dikonfirmasi sebelum Anda memesan.

Sewa sekarang

Kegunaan utama GTX TITAN X

Pengembangan CUDA Lawas

Uji dan pelihara perangkat lunak yang menargetkan arsitektur Maxwell dan kapabilitas komputasi CUDA 5.2.

Deep Learning Tingkat Pemula

Jalankan alur kerja pelatihan dasar dan pembuatan prototipe di PyTorch yang muat dalam 12 GB VRAM.

Inferensi Model Ringan

Terapkan model bahasa atau visi berukuran kecil menggunakan templat seperti Ollama yang cukup dengan bandwidth memori sedang sekitar 239 GB/s.

Pembuatan Gambar Standar

Jalankan pipeline difusi dasar di ComfyUI yang membutuhkan memori video hingga 12 GB tanpa memerlukan tensor core modern.

Apakah ini GPU yang tepat untuk Anda?

Pilih GTX TITAN X saat Anda membutuhkan 12 GB VRAM untuk pengembangan, kompatibilitas perangkat lunak lawas, atau inferensi ringan tanpa harus membayar untuk arsitektur yang lebih baru. Pilih GPU yang lebih kecil jika beban kerja Anda menggunakan memori minimal, atau tingkatkan ke GPU yang lebih baru dan lebih besar jika Anda membutuhkan kapabilitas komputasi modern serta bandwidth memori yang lebih tinggi untuk pelatihan berskala besar.

Bandingkan dengan GPU serupa

GPU	VRAM per GPU	Komputasi FP32	Batas daya
NVIDIA GTX TITAN X	12 GB	≈ 6.8 TFLOPS	150 W
NVIDIA Titan Xp	12 GB	≈ 11.7 TFLOPS	160 W	Detail →
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detail →
NVIDIA RTX 2080 Ti	11 GB	≈ 14.6 TFLOPS	250 W	Detail →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Detail →

Pertanyaan yang sering diajukan

Sewa GTX TITAN X per jam

Buat akun, pilih konfigurasi, dan hubungkan melalui SSH. Tagihan berhenti saat Anda menghapus GPU.

Sewa GTX TITAN X Semua GPU