Подходит ли NVIDIA Titan Xp для инференса и дообучения LLM?

Благодаря 12 GB VRAM и архитектуре Pascal карта справляется с инференсом компактных моделей через Ollama или vLLM. Для более крупных моделей или современных процессов дообучения, требующих новых версий compute capability, рекомендуется выбрать GPU с большим объёмом памяти и более новой архитектурой.

Каковы характеристики вычислений и памяти у этого инстанса?

Этот потребительский GPU оснащён 12 GB VRAM, имеет теплопакет 160 W и поддерживает compute capability 6.1. По замерам инфраструктурного провайдера производительность в операциях одинарной точности составляет около 11.7 TFLOPS, а пропускная способность памяти — около 410 GB/s.

Как подключиться к инстансу и какое ПО доступно?

Вы можете подключиться к своему инстансу напрямую по SSH. Кроме того, Cloudj предоставляет готовые шаблоны для PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama и ComfyUI, чтобы вы могли быстро запустить свою задачу.

Как устроена тарификация Titan Xp в Cloudj?

Инстансы тарифицируются почасово. Вы платите только за те часы, в течение которых ваш GPU-инстанс остаётся активным.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Почасовая аренда GPU NVIDIA Titan Xp

NVIDIA Titan Xp — это потребительский GPU на архитектуре Pascal с 12 GB VRAM и энергопотреблением (TDP) 160 W. В Cloudj эта видеокарта обеспечивает около 11.7 TFLOPS в вычислениях одинарной точности и пропускную способность памяти около 410 GB/s. Она поддерживает compute capability 6.1 и доступна с почасовой оплатой, доступом по SSH и готовыми шаблонами.

Арендовать Titan Xp Все GPU

Характеристики

VRAM на GPU

12 GB

Архитектура

NVIDIA Pascal

Вычислительная способность

6.1

Производительность FP32

≈ 11.7 TFLOPS

Пропускная способность памяти

≈ 410 GB/s

Лимит мощности

160 W

Значения указаны поставщиком инфраструктуры для доступных сейчас серверов; реальная производительность зависит от конкретного сервера.

Доступные конфигурации

Наличие и цены обновляются в реальном времени. Итоговая стоимость подтверждается перед оформлением заказа.

Арендовать

Для каких задач подходит Titan Xp

Разработка и прототипирование на PyTorch

Используйте шаблон PyTorch/CUDA для написания, тестирования и отладки кода машинного обучения в пределах 12 GB памяти.

Инференс компактных языковых моделей

Запускайте небольшие языковые модели, помещающиеся в 12 GB VRAM, с помощью преднастроенных шаблонов Ollama или vLLM.

Стандартные пайплайны генерации изображений

Разверните ComfyUI для базовых диффузионных пайплайнов и задач синтеза изображений, не требующих более 12 GB памяти.

Общие вычислительные задачи CUDA

Выполняйте собственные вычислительные задачи одинарной точности, совместимые с архитектурой Pascal и compute capability 6.1.

Подойдёт ли вам этот GPU?

Выбирайте Titan Xp для бюджетной разработки, тестирования совместимости с предыдущими версиями CUDA или лёгких задач инференса, требующих до 12 GB VRAM. Если вашей рабочей нагрузке нужны современные тензорные ядра или больший объём памяти, отдайте предпочтение более новому или мощному GPU, а для минимальных вычислительных скриптов и задач вывода графики подойдёт младшая потребительская видеокарта.

Сравнение с аналогичными GPU

GPU	VRAM на GPU	Производительность FP32	Лимит мощности
NVIDIA Titan Xp	12 GB	≈ 11.7 TFLOPS	160 W
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Подробнее →
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 W	Подробнее →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Подробнее →
NVIDIA GTX 1650	4 GB	≈ undefined TFLOPS	W	Подробнее →

Часто задаваемые вопросы

Почасовая аренда Titan Xp

Создайте аккаунт, выберите конфигурацию и подключитесь по SSH. Начисления прекращаются после удаления GPU.

Арендовать Titan Xp Все GPU