ជួល GPU NVIDIA Q RTX 4000 ដែលមាន 8 GB VRAM
ជួលម៉ាស៊ីនបម្រើ cloud GPU ប្រភេទ Q RTX 4000 គិតថ្លៃតាមម៉ោងនៅលើ Cloudj៖ 8 GB VRAM, ស្ថាបត្យកម្ម NVIDIA Turing និងកម្លាំងប្រហែល 7.7 TFLOPS FP32 ក្នុងកាត workstation សន្សំសំចៃថាមពលត្រឹមតែ 125 W។ វាស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ designer និស្សិត និង developer ដែលត្រូវការ GPU កម្រិតអាជីពសម្រាប់ការមើលម៉ូដែល CAD, render កម្រិតស្រាល, បង្កើតរូបភាព SD 1.5 ឬ test កូដ CUDA ដោយមិនបាច់ចំណាយលើកាតថ្លៃៗ។ គ្រាន់តែជ្រើសរើស template កំណត់ configuration ផ្ទាល់ និងភ្ជាប់តាមរយៈ SSH ឬ browser desktop។
លក្ខណៈបច្ចេកទេស Q RTX 4000
VRAM ក្នុងមួយ GPU
8 GB
ស្ថាបត្យកម្ម
NVIDIA Turing
សមត្ថភាពគណនា
7.5
ការគណនា FP32
≈ 7.7 TFLOPS
កម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំ
≈ 353 GB/s
ដែនកំណត់ថាមពល
125 W
តម្លៃដែលបានរាយការណ៍ដោយអ្នកផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ម៉ាស៊ីនដែលមានក្នុងបញ្ជីបច្ចុប្បន្ន។ ប្រសិទ្ធភាពជាក់ស្តែងអាចប្រែប្រួលទៅតាមម៉ាស៊ីន។
ជម្រើសកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងតម្លៃ Q RTX 4000 ជាក់ស្តែង
ស្តុកជាក់ស្តែង និងតម្លៃត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាបន្តបន្ទាប់។ តម្លៃចុងក្រោយនឹងត្រូវបានបញ្ជាក់មុនពេលអ្នកបញ្ជាទិញ។
ជួលឥឡូវនេះអ្វីដែលអ្នកអាចដំណើរការនៅលើ cloud GPU Q RTX 4000
ការមើលម៉ូដែល CAD និង 3D ពីចម្ងាយ
ប្រើប្រាស់ template ប្រព័ន្ធ Ubuntu desktop ដើម្បីធ្វើការជាមួយម៉ូដែល និង viewport នៅលើ Turing GPU កម្រិតអាជីពពីគ្រប់ browser ទាំងអស់។
Stable Diffusion 1.5
ទំហំ 8 GB ដំណើរការ SD 1.5 និង workflow កម្រិតស្រាលនៃ SDXL នៅក្នុង ComfyUI ក្នុងកម្រិត resolution មធ្យមបានយ៉ាងរលូន។
ការអភិវឌ្ឍ CUDA និងប្រព័ន្ធ CI
Compile និង test កូដ CUDA ឬ PyTorch លើ Turing (compute capability 7.5) មុនពេលអ្នកពង្រីកទៅប្រើ GPU ធំជាងនេះ។
Inference សម្រាប់ម៉ូដែលខ្នាតតូច
ដំណើរការម៉ូដែលភាសា 3B–7B កម្រិត 4-bit តាមរយៈ Ollama សម្រាប់ការធ្វើ demo និងឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ផ្ទៃក្នុង។
តើ Q RTX 4000 ជា GPU ដ៏ស័ក្តិសមសម្រាប់បន្ទុកការងាររបស់អ្នកដែរឬទេ?
ជ្រើសរើស Q RTX 4000 សម្រាប់ការ inference កម្រិតស្រាល ការ render និងការសរសេរកូដដែលសមស្របនឹងទំហំ 8 GB VRAM ព្រមទាំង compute capability 7.5។ ជ្រើសរើស GPU ធំជាងនេះដែលមាន memory ច្រើនជាងមុន និងស្ថាបត្យកម្មថ្មីជាងសម្រាប់ train ម៉ូដែលធំៗ ឬ inference ទ្រង់ទ្រាយធំ ឬជ្រើសរើស GPU តូចជាងនេះសម្រាប់ការបង្ហាញកម្រិតមូលដ្ឋាន ឬកិច្ចការគណនាតិចតួច។
Q RTX 4000 ធៀបនឹង cloud GPU ស្រដៀងគ្នា
| GPU | VRAM ក្នុងមួយ GPU | ការគណនា FP32 | ដែនកំណត់ថាមពល | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | ព័ត៌មានលម្អិត → |
cloud GPU Q RTX 4000៖ សំណួរដែលសួរញឹកញាប់
ជួល cloud GPU Q RTX 4000 គិតជាម៉ោង
ជ្រើសរើស template, ជ្រើសរើសការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធជាក់ស្តែង ហើយភ្ជាប់តាមរយៈ SSH ឬ browser terminal។ ការគិតប្រាក់នឹងបញ្ឈប់ភ្លាមៗនៅពេលអ្នកលុប GPU។