A RTX 3060 é adequada para inferência de LLM e geração de imagens?

Sim, os 12 GB de VRAM são muito adequados para executar modelos de linguagem menores ou quantizados via Ollama e vLLM, bem como modelos de difusão padrão no ComfyUI. Para modelos maiores não quantizados que excedam 12 GB, você precisará de uma GPU com maior capacidade de memória.

Como esta placa Ampere de nível doméstico se compara a GPUs maiores?

A RTX 3060 oferece um generoso buffer de memória de 12 GB para uma placa doméstica de entrada, juntamente com cerca de 12.0 TFLOPS de computação e cerca de 318 GB/s de largura de banda de memória. Avançar para GPUs domésticas de nível superior ou de workstation proporciona uma largura de banda de memória mais rápida e maior capacidade de processamento para treinamentos pesados.

Como me conecto e configuro minha instância RTX 3060?

Todo aluguel na Cloudj inclui acesso SSH direto para controle total via linha de comando. Você também pode iniciar imediatamente usando modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama ou ComfyUI.

Como funciona o faturamento da RTX 3060 na Cloudj?

As instâncias têm faturamento por hora enquanto o seu aluguel estiver ativo. Isso permite que você execute experimentos em uma placa de arquitetura Ampere com capacidade de computação 8.6 e encerre a instância quando terminar.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Alugue GPU NVIDIA RTX 3060 por hora

A NVIDIA RTX 3060 é uma GPU de arquitetura Ampere de nível doméstico, equipada com 12 GB de VRAM e um limite de energia de 170 W. Ela entrega cerca de 12.0 TFLOPS de desempenho padrão de ponto flutuante e uma largura de banda de memória de cerca de 318 GB/s, com suporte à capacidade de computação CUDA 8.6. Na Cloudj, você pode alugar a RTX 3060 com faturamento por hora, acesso SSH completo e modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI.

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Especificações

VRAM por GPU

12 GB

Arquitetura

NVIDIA Ampere

Capacidade de computação

8.6

Computação FP32

≈ 12 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 318 GB/s

Limite de energia

170 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 RTX 3060 é ideal

Inferência de LLM quantizado

Execute modelos de linguagem compactos ou quantizados dentro do limite de 12 GB de VRAM usando modelos pré-configurados do Ollama ou vLLM.

Geração de imagens com ComfyUI

Execute fluxos de trabalho de difusão padrão e pipelines de síntese de imagens que cabem confortavelmente em 12 GB de memória.

Prototipagem e depuração em PyTorch

Desenvolva e teste código CUDA em uma placa Ampere com capacidade de computação 8.6 antes de escalar cargas de trabalho para um hardware maior.

Ajuste fino de modelos em pequena escala

Realize o ajuste fino eficiente em parâmetros em conjuntos de dados modestos, onde cerca de 12.0 TFLOPS de computação são suficientes.

É a GPU certa para você?

Escolha a RTX 3060 para tarefas de desenvolvimento, prototipagem e inferência leve que exigem 12 GB de VRAM sem o custo de um hardware de datacenter. Opte por uma GPU maior se os seus modelos excederem 12 GB ou exigirem uma largura de banda de memória superior a cerca de 318 GB/s, ou por uma GPU menor se você executar apenas scripts simples com menor demanda de memória.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA RTX 3060	12 GB	≈ 12 TFLOPS	170 W
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1650	4 GB	≈ undefined TFLOPS	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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