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按小时租用 NVIDIA GTX TITAN X GPU
NVIDIA GTX TITAN X 是可在 Cloudj 上租用的 Maxwell 架构消费级 GPU。它在 150 W 功耗范围内提供 12 GB VRAM、约 6.8 TFLOPS 的单精度算力以及约 239 GB/s 的显存带宽。该卡支持 CUDA 计算能力 5.2，可应对旧版 GPU 任务、开发以及入门级深度学习工作流。
规格参数
单卡 VRAM
12 GB
架构
NVIDIA Maxwell
计算能力
5.2
FP32 算力
≈ 6.8 TFLOPS
显存带宽
≈ 239 GB/s
功耗限制
150 W
数值由基础设施提供商根据当前上架机器提供；实际性能因机器而异。
可用配置
实时库存与价格，持续更新。最终价格将在您下单前确认。
立即租用GTX TITAN X 的适用场景
旧版 CUDA 开发
测试并维护面向 Maxwell 架构和 CUDA 计算能力 5.2 的软件。
入门级深度学习
在 PyTorch 中运行适合 12 GB VRAM 的基础训练与原型设计工作流。
轻量级模型推理
在约 239 GB/s 的适中显存带宽即可满足需求的场景下，使用 Ollama 等模板部署小型语言或视觉模型。
标准图像生成
在 ComfyUI 中执行需要最高 12 GB 显存且不依赖现代 Tensor Core 的基础扩散模型流水线。
这款 GPU 适合您吗？
如果您需要 12 GB VRAM 用于开发、旧版软件兼容或轻量级推理，且无需为较新架构付费，请选择 GTX TITAN X。如果您的工作负载占用的显存极少，可以选择更小规格的 GPU；如果您需要现代算力和更高的显存带宽来进行大规模训练，请升级到更新、更大规格的 GPU。
常见问题
凭借 12 GB VRAM，它可以加载小型模型在 Ollama 中进行推理，或在 ComfyUI 中运行基础流水线。但由于它采用较早的 Maxwell 架构（计算能力 5.2），单精度性能约为 6.8 TFLOPS，因此生成速度会比新款 GPU 慢。
Cloudj 提供适用于 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的现成模板。由于 GTX TITAN X 是计算能力为 5.2 的 Maxwell 架构显卡，vLLM 等工具中的部分较新软件功能或量化方法可能需要更新架构的 GPU 才能运行。
其 12 GB VRAM 比显存更小的入门级消费卡提供了更多的数据与权重存储空间。与较新的工作站或数据中心 GPU 相比，其约 239 GB/s 的显存带宽和 Maxwell 架构使其更适合轻量级任务，而非繁重的生产工作负载。
租用期间，系统会在实例处于活动状态时按小时计费。您可以通过 SSH 直接连接到您的环境，也可以直接从控制台启动预配置的模板。