NVIDIA Q RTX 4000 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA Q RTX 4000 は、エントリーレベルの AI およびグラフィックスワークロード向けに Cloudj でレンタル可能な Turing ベースのワークステーション GPU です。125 W の電力プロファイル内で、8 GB の VRAM、約 7.7 TFLOPS の単精度演算性能、約 353 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。CUDA Compute Capability 7.5 をサポートしており、このインスタンスは PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、および ComfyUI の準備済みテンプレートを使用してデプロイできます。
仕様
GPU あたりの VRAM
8 GB
アーキテクチャ
NVIDIA Turing
Compute Capability
7.5
FP32 演算性能
≈ 7.7 TFLOPS
メモリ帯域幅
≈ 353 GB/s
電力制限
125 W
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
今すぐレンタルQ RTX 4000 の主な用途
コードのプロトタイピングとデバッグ
より大規模なハードウェアにスケールアップする前に、8 GB のワークステーション GPU で PyTorch/CUDA パイプラインをテストおよび検証します。
コンパクトモデルの推論
8 GB の VRAM 内に余裕をもって収まる小規模言語モデルを、Ollama または vLLM を介して実行します。
基本的な画像生成
8 GB のメモリ制限を超えない標準的な画像生成ワークフローを ComfyUI で実行します。
ワークステーショングラフィックスとレンダリング
Turing アーキテクチャと約 353 GB/s のメモリ帯域幅を、リモートレンダリングおよびビジュアライゼーションタスクに活用します。
用途に最適な GPU かどうか
8 GB の VRAM と Compute Capability 7.5 の範囲内に収まる軽量な推論、レンダリング、およびコード開発には Q RTX 4000 をお選びください。負荷の高いモデルのトレーニングや大規模な推論には、より多くのメモリと新しいアーキテクチャを備えた大型の GPU を選択し、基本的な表示や最小限の計算タスクには小型の GPU をお選びください。