GPU Cloud
AI、LLM、レンダリング向けの GPU クラウド
NVIDIA GPU サーバーを時間単位または請求サイクル単位でレンタルできます。リアルタイムの構成と価格を比較し、構築済みテンプレートから起動して、SSH またはブラウザターミナルで接続できます。
- 現在の価格がわかるリアルタイムの GPU 在庫
- PyTorch、LLM 配信、画像生成向けのテンプレート
- SSH およびブラウザ内ターミナルからのアクセス
Cloudj GPU Cloud では、リアルタイムの在庫から GPU サーバーをレンタルできます。GPU モデル、VRAM、ディスクを選択し、PyTorch、vLLM、Ollama、ComfyUI などのテンプレートから起動して、SSH で接続します。時間課金サーバーの料金はアカウント残高から引き落とされ、停止中の時間課金サーバーはディスク料金のみが請求されます。
利用可能な GPU と現在の料金
リアルタイム在庫：空き状況と料金は市場に応じて変動します。注文前にコンソールで最終料金をご確認いただけます。
| GPU | GPU あたりの VRAM | アーキテクチャ | FP32 演算性能 | 電力制限 | |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | 詳細 → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | 詳細 → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | 詳細 → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | 詳細 → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | 詳細 → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | 詳細 → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | 詳細 → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | 詳細 → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | 詳細 → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | 詳細 → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | 詳細 → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | 詳細 → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | 詳細 → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | 詳細 → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | 詳細 → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | 詳細 → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | 詳細 → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | 詳細 → |
ワークロードに合わせてすぐに使えるテンプレート
LLM 推論
vLLM、SGLang、または Open WebUI 付きの Ollama を使用して、言語モデルの配信とテストを行えます。
ファインチューニング
独自データで言語モデルをファインチューニングするための Unsloth Studio。
画像・動画生成
Flux、SDXL、動画ワークフロー向けの ComfyUI。
PyTorch・CUDA 開発
NVIDIA CUDA を搭載し、SSH でアクセス可能な PyTorch および Ubuntu 24.04 イメージ。
デスクトップまたはフル VM
ブラウザ内の Ubuntu デスクトップ、または必要に応じた完全な KVM 仮想マシン。
GPU のレンタル方法
- 01
テンプレートとディスク容量を選択
- 02
リアルタイム在庫から対応する GPU を選択
- 03
料金を確認し、アカウント残高からサーバーを作成
- 04
SSH またはブラウザターミナルで接続
GPU の請求システム
- 時間単位：サーバーが稼働中、GPU は時間単位で課金されます。停止中の時間単位サーバーはディスクの料金のみが課金されます。
- 請求サイクル：月払い、四半期払い、半年払い、年払いに対応しており、支払い前に割引額が表示されます。
- ディスクストレージは、GPU 料金と合わせて GB 単位で課金されます。
- 料金は USD 建てですが、現在の為替レートで VND 建てとして表示することもできます。
よくある質問
GPU メモリに収まるワークロード（LLM の推論やファインチューニング、画像・動画生成、レンダリング、CUDA 開発など）を実行できます。PyTorch、vLLM、SGLang、Ollama、Unsloth、ComfyUI のテンプレートを使用すると、必要なソフトウェアが自動でインストールされます。
お使いのキーを使用した SSH、またはコンソールからブラウザ内のターミナルで接続できます。デスクトップおよび VM テンプレートでは、グラフィカルアクセスも提供されます。
価格はリアルタイムの GPU 在庫に基づいており、変動する場合があります。注文前にコンソールで確定価格が表示され、サーバーはその確定価格で請求されます。
時間課金の場合、停止中のサーバーにはディスク料金のみが請求されます。データが不要になった場合は、サーバーを削除してください。
上記の表に現在利用可能な構成が一覧表示されます。在庫がある場合は、32 GB VRAM 搭載の NVIDIA RTX 5090 も含まれます。在庫状況は 1 日を通して変動します。