GPU Cloud
GPU cloud: merrni me qira servera NVIDIA GPU me orë
Merrni me qira servera NVIDIA GPU për inferencë LLM, fine-tuning dhe gjenerim imazhesh. Çmime në kohë reale, faturim me orë, shabllone për PyTorch, vLLM dhe ComfyUI, si dhe akses përmes SSH.
- Inventar në kohë reale, çmim i konfirmuar para se të porosisni
- Shabllone për PyTorch, vLLM, Ollama dhe ComfyUI
- Serverat me orë të ndaluar faturohen vetëm për diskun
Me Cloudj GPU Cloud ju merrni me qira një server GPU nga gjendja në kohë reale: zgjidhni modelin e GPU-së, VRAM-in dhe diskun, niseni nga një shabllon si PyTorch, vLLM, Ollama ose ComfyUI, dhe më pas lidhuni përmes SSH. Serverat me pagesë me orë tarifohen nga balanca e llogarisë suaj, ndërsa një server me orë i ndaluar faturohet vetëm për diskun e tij.
Çmimet e qirasë së GPU dhe disponueshmëria në kohë reale
Gjendja në kohë reale: disponueshmëria dhe çmimet ndryshojnë sipas tregut. Paneli konfirmon çmimin përfundimtar përpara se të porosisni.
| GPU | VRAM për GPU | Arkitektura | Llogaritje FP32 | Kufiri i konsumit të energjisë | Nga | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Detaje → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Detaje → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Detaje → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Detaje → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Detaje → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Detaje → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Detaje → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Detaje → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Detaje → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Detaje → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Detaje → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Detaje → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Detaje → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Detaje → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Detaje → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Detaje → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Detaje → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Detaje → |
Shabllone GPU për ngarkesa pune AI, LLM dhe rendering
Inferencë e LLM
vLLM, SGLang ose Ollama me Open WebUI për të shërbyer dhe testuar modele gjuhësore.
Fine-tuning
Unsloth Studio për fine-tuning të modeleve gjuhësore me të dhënat tuaja.
Gjenerim imazhesh dhe videosh
ComfyUI për rrjedha pune me Flux, SDXL dhe video.
Zhvillim me PyTorch dhe CUDA
Imazhe PyTorch dhe Ubuntu 24.04 me NVIDIA CUDA, të qasshme përmes SSH.
Desktop ose VM e plotë
Një desktop Ubuntu direkt në shfletues, ose një makinë virtuale KVM e plotë sa herë që ju nevojitet.
Si të merrni me qira një server GPU në 4 hapa
- 01
Zgjidhni një shabllon dhe madhësinë e diskut
- 02
Zgjidhni një GPU të përputhshme nga gjendja në kohë reale
- 03
Konfirmoni çmimin dhe krijoni serverin nga balanca e llogarisë suaj
- 04
Lidhuni përmes SSH ose terminalit në shfletues
Çmimet dhe faturimi i GPU cloud
- Me orë: GPU tarifohet për çdo orë pune të serverit. Për një server me orë që është i ndaluar, faturohet vetëm disku.
- Ciklet e faturimit: mujor, tremujor, gjashtëmujor ose vjetor, ku çdo zbritje shfaqet përpara pagesës.
- Hapësira e diskut tarifohet për GB së bashku me çmimin e GPU-së.
- Çmimet janë në USD; mund t'i shfaqni në VND sipas kursit aktual të këmbimit.
Pyetjet e shpeshta për GPU cloud
Çdo ngarkesë pune që përshtatet në memorien e GPU-së: inferencë dhe fine-tuning për LLM, gjenerim imazhesh dhe videosh, rendering dhe zhvillim CUDA. Shabllonet për PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth dhe ComfyUI instalojnë softuerin automatikisht për ju.
Tabela më sipër liston konfigurimet aktualisht të disponueshme, duke përfshirë NVIDIA RTX 5090 me 32 GB VRAM kur është në gjendje. Disponueshmëria ndryshon gjatë ditës.
Çmimet vijnë nga inventari i GPU-ve në kohë reale dhe mund të ndryshojnë. Paneli tregon çmimin e konfirmuar para se të porosisni, dhe serveri juaj faturohet me atë çmim të konfirmuar.
Po. Përveç faturimit me orë, mund të zgjidhni një cikël mujor, tremujor, 6-mujor ose vjetor, me çdo zbritje të shfaqur para pagesës. Hapësira në disk tarifohet për GB së bashku me çmimin e GPU-së.
Me faturimin me orë, një server i ndaluar tarifohet vetëm për diskun e tij. Fshijeni serverin kur nuk ju nevojiten më të dhënat e tij.
Përmes SSH me çelësin tuaj, ose me terminalin në shfletues direkt nga paneli. Shabllonet Desktop dhe VM ofrojnë gjithashtu akses grafik.