NVIDIA RTX 4070S GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 4070S は、CUDA 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。Cloudj でレンタル可能で、12 GB の VRAM、約 35.8 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能、約 411 GB/s のメモリ帯域幅を利用できます。TDP 220 W で動作し、時間単位の請求とフル SSH アクセスにより、中規模の生成 AI や開発タスクに対応します。
仕様
GPU あたりの VRAM
12 GB
アーキテクチャ
NVIDIA Ada Lovelace
Compute Capability
8.9
FP32 演算性能
≈ 35.8 TFLOPS
メモリ帯域幅
≈ 411 GB/s
電力制限
220 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 4070S の主な用途
量子化 LLM の推論
事前構成済みの Ollama または vLLM テンプレートを使用し、12 GB の VRAM 割り当て内で小型または量子化された言語モデルを実行できます。
拡散モデルによる画像生成
Ada Lovelace アーキテクチャと約 35.8 TFLOPS の演算性能を活用し、ComfyUI でビジュアルアセットの生成や反復作業を行えます。
PyTorch モデルのプロトタイピング
Compute Capability 8.9 対応のハードウェア上で、すぐに使える PyTorch/CUDA テンプレートを使用してディープラーニングコードの開発、テスト、デバッグを行えます。
小型モデルのファインチューニング
12 GB のメモリ上限内に余裕をもって収まる、パラメータ効率の高いファインチューニングジョブや軽量なトレーニングを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
12 GB のメモリ枠内で最新の Ada Lovelace の機能と Compute Capability 8.9 が必要なワークロードには、RTX 4070S をお選びください。基本的なスクリプトや非常に軽量な推論にはより小型の GPU を選択し、モデルが 12 GB の VRAM を超える場合や約 411 GB/s 以上のメモリ帯域幅が必要な場合は、より大型のワークステーション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。