A GTX TITAN X é adequada para inferência de LLM e geração de imagens?

Com 12 GB de VRAM, ela pode acomodar modelos pequenos para inferência no Ollama ou pipelines básicos no ComfyUI. No entanto, por utilizar a arquitetura Maxwell mais antiga, com capacidade de computação 5.2 e cerca de 6.8 TFLOPS de desempenho em precisão simples, a geração será mais lenta do que em GPUs mais novas.

Esta GPU suporta frameworks modernos como PyTorch e vLLM?

A Cloudj fornece modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. Como a GTX TITAN X é uma placa da geração Maxwell com capacidade de computação 5.2, alguns recursos de software mais recentes ou métodos de quantização em ferramentas como o vLLM podem exigir uma GPU com arquitetura mais nova.

Como a GTX TITAN X se compara a GPUs menores ou maiores?

Seus 12 GB de VRAM oferecem mais espaço para dados e pesos do que placas domésticas de entrada menores. Em comparação com GPUs mais novas de workstation ou datacenter, sua largura de banda de memória de cerca de 239 GB/s e arquitetura Maxwell a tornam mais adequada para tarefas leves do que para cargas de trabalho pesadas de produção.

Como funcionam o faturamento e o acesso na Cloudj?

Os aluguéis são cobrados por hora enquanto sua instância estiver ativa. Você pode se conectar diretamente ao seu ambiente via acesso SSH ou iniciar modelos pré-configurados direto pelo painel.

GPU Cloud · NVIDIA · Maxwell

Alugue GPU NVIDIA GTX TITAN X por hora

A NVIDIA GTX TITAN X é uma GPU doméstica com arquitetura Maxwell disponível para aluguel na Cloudj. Ela oferece 12 GB de VRAM, cerca de 6.8 TFLOPS de computação em precisão simples e aproximadamente 239 GB/s de largura de banda de memória, com um consumo de 150 W. Com suporte à capacidade de computação CUDA 5.2, atende a tarefas de GPU legadas, desenvolvimento e fluxos de trabalho básicos de deep learning.

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Especificações

VRAM por GPU

12 GB

Arquitetura

NVIDIA Maxwell

Capacidade de computação

5.2

Computação FP32

≈ 6.8 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 239 GB/s

Limite de energia

150 W

Valores informados pelo provedor de infraestrutura para as máquinas listadas no momento; o desempenho real varia por máquina.

Configurações disponíveis

Estoque e preços em tempo real, atualizados continuamente. O preço final é confirmado antes de você fazer o pedido.

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Para que a GTX TITAN X é ideal

Desenvolvimento CUDA Legado

Teste e mantenha softwares voltados para a arquitetura Maxwell e capacidade de computação CUDA 5.2.

Deep Learning Básico

Execute fluxos de trabalho básicos de treinamento e prototipagem no PyTorch que caibam em 12 GB de VRAM.

Inferência de Modelos Leves

Implante modelos pequenos de linguagem ou visão usando modelos como o Ollama, onde uma largura de banda de memória moderada de cerca de 239 GB/s é suficiente.

Geração de Imagens Padrão

Execute pipelines básicos de difusão no ComfyUI que exigem até 12 GB de memória de vídeo sem demandar tensor cores modernos.

É a GPU certa para você?

Escolha a GTX TITAN X quando você precisar de 12 GB de VRAM para desenvolvimento, compatibilidade com softwares legados ou inferência leve sem pagar por arquiteturas mais recentes. Selecione uma GPU menor se sua carga de trabalho usar o mínimo de memória, ou faça upgrade para uma GPU maior e mais recente se precisar de capacidades de computação modernas e maior largura de banda de memória para treinamentos em larga escala.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA GTX TITAN X	12 GB	≈ 6.8 TFLOPS	150 W
NVIDIA Titan Xp	12 GB	≈ 11.7 TFLOPS	160 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 2080 Ti	11 GB	≈ 14.6 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Detalhes →

Perguntas frequentes

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Crie uma conta, escolha uma configuração e conecte-se via SSH. O faturamento para quando você exclui a GPU.

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