NVIDIA RTX 4060 Ti GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 4060 Ti は、Compute Capability 8.9 の Ada Lovelace アーキテクチャを採用したコンシューマー向け GPU です。16 GB の VRAM に加え、約 21.6 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能と約 236 GB/s のメモリ帯域幅を備えています。熱設計電力は 165 W で、Cloudj では時間単位の課金とフル SSH アクセスでこの GPU をレンタルできます。
仕様
GPU あたりの VRAM
16 GB
アーキテクチャ
NVIDIA Ada Lovelace
Compute Capability
8.9
FP32 演算性能
≈ 21.6 TFLOPS
メモリ帯域幅
≈ 236 GB/s
電力制限
165 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RTX 4060 Ti の主な用途
量子化 LLM の推論
構築済みの Ollama や vLLM のテンプレートを使用し、16 GB の VRAM 容量に余裕をもって収まる小〜中規模の言語モデルを実行できます。
画像生成ワークフロー
Ada Lovelace アーキテクチャと 16 GB のメモリ容量を活かし、ComfyUI で拡散パイプラインやカスタムノードグラフを実行して高解像度の画像を出力できます。
モデルのプロトタイピングと開発
スクリプトをより大規模なハードウェアへスケールする前に、事前構成済みの PyTorch/CUDA テンプレートを使用して機械学習コードの作成、デバッグ、テストを行えます。
パラメータ効率の高いファインチューニング
最大のメモリ帯域幅よりも 16 GB のメモリ容量が優先される、軽量なアダプター学習や LoRA の実験を実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
高い演算密度を必要とせず、Ada Lovelace カード上でモデルの重み用に 16 GB の VRAM バッファを必要とするワークロードには RTX 4060 Ti をお選びください。メモリ要件が最小限の基本的なスクリプトにはより小型の GPU を選択し、約 236 GB/s のメモリ帯域幅や約 21.6 TFLOPS の演算性能がワークフローのボトルネックになる場合は、より上位のコンシューマー向けまたはデータセンター向け GPU へステップアップしてください。