အဓိကအကြောင်းအရာသို့ ကျော်သွားရန်
Cloudj
GPU Cloud

GPU Cloud - NVIDIA GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုပါ

LLM inference, fine-tuning နှင့် image generation တို့အတွက် NVIDIA GPU server များကို ငှားရမ်းလိုက်ပါ။ လက်ရှိပေါက်ဈေးနှုန်းများ၊ နာရီအလိုက် ငွေပေးချေမှု၊ PyTorch, vLLM နှင့် ComfyUI templates များအပြင် SSH access လည်း ပါဝင်ပါသည်။

GPU Server ငှားရမ်းမည်လက်ရှိ GPU ဈေးနှုန်းများ ကြည့်မည်
  • လက်ရှိရရှိနိုင်မှု တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုနိုင်ခြင်း၊ အော်ဒါမတင်မီ ဈေးနှုန်းအတည်ပြုပေးခြင်း
  • PyTorch, vLLM, Ollama နှင့် ComfyUI အတွက် templates များ
  • ရပ်တန့်ထားသော နာရီအလိုက် server များအတွက် disk အခကြေးငွေသာ ကောက်ခံခြင်း

Cloudj GPU Cloud ဖြင့် သင်သည် လက်ရှိရရှိနိုင်သော စာရင်းထဲမှ GPU server ကို ငှားရမ်းနိုင်ပါသည်- GPU model၊ VRAM နှင့် disk တို့ကို ရွေးချယ်ပါ၊ PyTorch၊ vLLM၊ Ollama သို့မဟုတ် ComfyUI ကဲ့သို့သော template များမှ စတင်ပြီးနောက် SSH ဖြင့် ချိတ်ဆက်ပါ။ နာရီအလိုက် server များအတွက် သင့်အကောင့်လက်ကျန်ငွေထဲမှ ဖြတ်တောက်မည်ဖြစ်ပြီး ရပ်တန့်ထားသော နာရီအလိုက် server အတွက် disk ဖိုးသာ ကျသင့်ပါမည်။

GPU ငှားရမ်းခ ဈေးနှုန်းများနှင့် လက်ရှိ ရရှိနိုင်မှုအခြေအနေ

လက်ကျန် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စာရင်း- ရရှိနိုင်မှုနှင့် စျေးနှုန်းများသည် စျေးကွက်အခြေအနေအရ ပြောင်းလဲနိုင်ပါသည်။ အော်ဒါမတင်မီ console တွင် နောက်ဆုံး စျေးနှုန်းကို အတည်ပြုပေးပါမည်။

GPUGPU တစ်ခုလျှင် VRAMArchitectureFP32 computePower limitစတင်စျေး
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX PRO 6000 WS 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS600 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 5090 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 5090D 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX PRO 6000 S 96 GBBlackwell≈ 93.6 TFLOPS600 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4090 24 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS450 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 6000Ada 48 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 6000D 84 GBBlackwell≈ 77.6 TFLOPS600 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA L40S datacenter45 GBAda Lovelace≈ 73.3 TFLOPS350 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX PRO 5000 48 GBBlackwell≈ 69.6 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA H100 SXM datacenter80 GBHopper≈ 53.5 TFLOPS700 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 5080 16 GBBlackwell≈ 53.4 TFLOPS360 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4080S 16 GBAda Lovelace≈ 50.9 TFLOPS320 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4080 16 GBAda Lovelace≈ 48.6 TFLOPS285 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA H100 NVL datacenter94 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS400 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA H200 NVL datacenter140 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS600 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 5070 Ti 16 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX PRO 4000 24 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS145 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4070S Ti 16 GBAda Lovelace≈ 42.6 TFLOPS285 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA H100 PCIE datacenter80 GBHopper≈ 41 TFLOPS350 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4500Ada 24 GBAda Lovelace≈ 38.2 TFLOPS210 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3090 Ti 24 GBAmpere≈ 36.4 TFLOPS450 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX A6000 48 GBAmpere≈ 36.1 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4070S 12 GBAda Lovelace≈ 35.8 TFLOPS220 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3090 24 GBAmpere≈ 35.4 TFLOPS350 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3080 Ti 12 GBAmpere≈ 35.1 TFLOPS350 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA A40 datacenter45 GBAmpere≈ 29.9 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3080 10 GBAmpere≈ 29.5 TFLOPS380 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4070 12 GBAda Lovelace≈ 29.3 TFLOPS200 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA L4 datacenter22 GBAda Lovelace≈ 24.2 TFLOPS72 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 5060 Ti 16 GBBlackwell≈ 22.8 TFLOPS180 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 4060 Ti 16 GBAda Lovelace≈ 21.6 TFLOPS165 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX A4000 16 GBAmpere≈ 20.6 TFLOPS140 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3070 8 GBAmpere≈ 19.8 TFLOPS220 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3060 Ti 8 GBAmpere≈ 15.7 TFLOPS200 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA A100 PCIE datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS250 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA A100 SXM4 datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS400 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA A800 PCIE datacenter80 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 2080 Ti 11 GBTuring≈ 14.6 TFLOPS250 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3060 laptop 12 GBAmpere≈ 12.9 TFLOPS80 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA Tesla V100 datacenter16 GBVolta≈ 12.5 TFLOPS300 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA CMP 170HX datacenter64 GBAmpere≈ 12.1 TFLOPS250 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 3060 12 GBAmpere≈ 12 TFLOPS170 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA Titan Xp 12 GBPascal≈ 11.7 TFLOPS160 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX A2000 6 GBAmpere≈ 11.2 TFLOPS70 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX 1080 Ti 11 GBPascal≈ 11 TFLOPS250 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX 1080 8 GBPascal≈ 7.8 TFLOPS130 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX 1070 Ti 8 GBPascal≈ 7.4 TFLOPS180 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX 1650 4 GB≈ undefined TFLOPS W–အသေးစိတ် →
NVIDIA Q RTX 8000 45 GBTuring≈ 11.9 TFLOPS250 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA Tesla P40 datacenter24 GBPascal≈ 9.4 TFLOPS250 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 2070S 8 GBTuring≈ 8.8 TFLOPS210 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA Q RTX 4000 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS125 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 2070 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS150 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 2060S 8 GBTuring≈ 7.5 TFLOPS175 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX TITAN X 12 GBMaxwell≈ 6.8 TFLOPS150 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA RTX 2060 12 GBTuring≈ 6.5 TFLOPS130 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX 1660 Ti 6 GBTuring≈ 5.3 TFLOPS120 W–အသေးစိတ် →
NVIDIA GTX 1660 S 6 GBTuring≈ 3.6 TFLOPS125 W–အသေးစိတ် →

AI, LLM နှင့် rendering workloads များအတွက် GPU templates များ

LLM inference

Language model များကို deploy ပြုလုပ်ရန်နှင့် စမ်းသပ်ရန်အတွက် Open WebUI နှင့်အတူ vLLM, SGLang သို့မဟုတ် Ollama။

Fine-tuning

မိမိဒေတာများဖြင့် language model များကို fine-tune ပြုလုပ်ရန်အတွက် Unsloth Studio။

ပုံနှင့် ဗီဒီယို ဖန်တီးထုတ်လုပ်မှု

Flux, SDXL နှင့် video workflow များအတွက် ComfyUI။

PyTorch နှင့် CUDA ရေးသားဖန်တီးမှု

SSH ဖြင့် တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက် အသုံးပြုနိုင်သည့် NVIDIA CUDA ပါဝင်သော PyTorch နှင့် Ubuntu 24.04 image များ။

Desktop သို့မဟုတ် VM အပြည့်အစုံ

Browser ထဲတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် Ubuntu desktop သို့မဟုတ် လိုအပ်ချိန်တွင် အသုံးပြုနိုင်သော KVM virtual machine အပြည့်အစုံ။

အဆင့် ၄ ဆင့်ဖြင့် GPU server ငှားရမ်းနည်း

  1. 01

    Template နှင့် disk ပမာဏကို ရွေးချယ်ပါ

  2. 02

    တိုက်ရိုက်ရရှိနိုင်သော စာရင်းထဲမှ ကိုက်ညီသည့် GPU ကို ရွေးချယ်ပါ

  3. 03

    စျေးနှုန်းကို အတည်ပြုပြီး သင့်အကောင့်လက်ကျန်ငွေမှတစ်ဆင့် server ကို ဖန်တီးပါ

  4. 04

    SSH သို့မဟုတ် browser terminal ဖြင့် ချိတ်ဆက်ပါ

GPU Cloud ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်ချက်နှင့် ငွေပေးချေမှုပုံစံ

  • နာရီအလိုက်- server လည်ပတ်နေစဉ်အတွင်း GPU ကို တစ်နာရီချင်းအလိုက် တွက်ချက်ကျသင့်စေမည်။ နာရီအလိုက် အသုံးပြုပြီး ရပ်တန့်ထားသော server များအတွက် disk အသုံးပြုခသာ ကျသင့်မည်။
  • ငွေပေးချေမှုကာလ- လစဉ်၊ ၃ လတစ်ကြိမ်၊ ၆ လတစ်ကြိမ် သို့မဟုတ် နှစ်စဉ် ဖြစ်ပြီး မည်သည့်လျှော့စျေးမဆို ငွေမချေမီ ကြိုတင်ပြသပေးမည်။
  • Disk storage ကို GPU စျေးနှုန်းနှင့်အတူ တစ် GB လျှင် စျေးနှုန်းဖြင့် တွက်ချက်ကျသင့်စေမည်။
  • စျေးနှုန်းများကို USD ဖြင့် သတ်မှတ်ထားပြီး လက်ရှိငွေလဲလှယ်နှုန်းအရ VND ဖြင့်လည်း ပြသနိုင်ပါသည်။

GPU Cloud ဆိုင်ရာ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ

GPU Server နှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည့် ဝန်ဆောင်မှုများ

ဝဘ်ဆိုက်များ၊ API များနှင့် database များအတွက် Cloud server များ

→

Dataset များ၊ checkpoint များနှင့် backup များအတွက် S3 storage

→

စျေးနှုန်းစာရင်း အပြည့်အစုံ

→

အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှု (automation) အတွက် API documentation

→

GPU Cloud - NVIDIA GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုပါ

GPU Server ငှားရမ်းမည်RTX 5090 ငှားရမ်းမည်