A RTX 3090 é adequada para inferência e ajuste fino de LLM?

Sim, seus 24 GB de VRAM e cerca de 805 GB/s de largura de banda de memória permitem executar e fazer o ajuste fino de diversos modelos de linguagem de pesos abertos. Você pode iniciar modelos do vLLM, Ollama ou PyTorch/CUDA diretamente na Cloudj para começar a trabalhar imediatamente.

Como a RTX 3090 se compara a GPUs menores ou maiores?

Com 24 GB de VRAM, a RTX 3090 comporta significativamente mais pesos de modelo e tamanhos de lote maiores do que placas de consumo de categorias inferiores. No entanto, se a sua carga de trabalho exigir mais de 24 GB de memória ou mais de cerca de 35.4 TFLOPS de computação em precisão simples, você deve considerar uma GPU de geração mais recente ou do segmento de datacenter.

Como me conecto à minha instância RTX 3090 e quais softwares estão incluídos?

Você pode se conectar diretamente à sua instância via acesso SSH. A Cloudj oferece modelos prontos para uso de PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI para que você não precise configurar a pilha de software manualmente.

Como funciona o faturamento para a RTX 3090 na Cloudj?

As instâncias têm faturamento por hora. Você só paga pelo tempo em que sua instância de GPU estiver ativa.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

Alugue GPU NVIDIA RTX 3090 por hora

A NVIDIA RTX 3090 é uma GPU de consumo com arquitetura Ampere, equipada com 24 GB de VRAM e capacidade de computação 8.6. Ela entrega cerca de 35.4 TFLOPS de computação em precisão simples padrão e cerca de 805 GB/s de largura de banda de memória, com potência nominal de 350 W. Você pode alugar esta GPU na Cloudj 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

24 GB

Arquitetura

NVIDIA Ampere

Capacidade de computação

8.6

Computação FP32

≈ 35.4 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 805 GB/s

Limite de energia

350 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 3090 é ideal

Inferência de LLM em escala local

Execute modelos de linguagem quantizados ou de médio porte em 24 GB de VRAM usando modelos pré-configurados do vLLM ou Ollama.

Fluxos de trabalho de geração de imagens

Implante o ComfyUI para gerar imagens de alta resolução e executar pipelines de difusão personalizados sem atingir os limites de memória de placas de consumo comuns.

Ajuste fino e treinamento de modelos

Use o modelo PyTorch/CUDA para fazer o ajuste fino de redes neurais que cabem em um limite de memória de 24 GB e aproveite cerca de 805 GB/s de largura de banda de memória.

Computação CUDA geral

Execute cargas de trabalho personalizadas compiladas para capacidade de computação 8.6 com cerca de 35.4 TFLOPS de desempenho em precisão simples.

É a GPU certa para você?

A RTX 3090 atende desenvolvedores e pesquisadores que precisam de 24 GB de VRAM para tarefas com uso intensivo de memória em uma placa Ampere do segmento de consumo. Escolha uma GPU menor para inferências leves que exijam menos memória, ou opte por uma GPU de workstation ou datacenter caso seus modelos excedam 24 GB de VRAM ou exijam recursos de arquiteturas mais recentes.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA RTX 3090	24 GB	≈ 35.4 TFLOPS	350 W
NVIDIA RTX 4090	24 GB	≈ 81.4 TFLOPS	450 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 3080 Ti	12 GB	≈ 35.1 TFLOPS	350 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 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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