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按小时租用 NVIDIA RTX 3060 GPU
NVIDIA RTX 3060 是一款基于 Ampere 架构的消费级 GPU，配备 12 GB VRAM，功耗上限为 170 W。它可提供约 12.0 TFLOPS 的标准浮点性能和约 318 GB/s 的显存带宽，支持 CUDA 计算能力 8.6。在 Cloudj 上，您可以按小时计费租用 RTX 3060，享有完整的 SSH 访问权限，以及针对 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 预配置的现成模板。
规格参数
单卡 VRAM
12 GB
架构
NVIDIA Ampere
计算能力
8.6
FP32 算力
≈ 12 TFLOPS
显存带宽
≈ 318 GB/s
功耗限制
170 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RTX 3060 的适用场景
量化 LLM 推理
使用预配置的 Ollama 或 vLLM 模板，在 12 GB VRAM 容量内运行紧凑型或量化的语言模型。
使用 ComfyUI 生成图像
执行可轻松适配 12 GB 显存的标准扩散工作流和图像合成管线。
PyTorch 原型开发与调试
在将工作负载扩展到更大规模硬件之前，在具有计算能力 8.6 的 Ampere 显卡上开发和测试 CUDA 代码。
小规模模型微调
在约 12.0 TFLOPS 算力即可满足需求的中小型数据集上执行参数高效微调。
这款 GPU 适合您吗？
对于需要 12 GB VRAM 的开发、原型设计和轻量级推理任务，选择 RTX 3060 即可满足需求，无需承担数据中心级硬件的高昂成本。如果您的模型超过 12 GB 或需要高于约 318 GB/s 的显存带宽，请选择更大规格的 GPU；如果您仅运行显存需求较低的简单脚本，则可以选择更小规格的 GPU。
常见问题
是的，12 GB VRAM 非常适合通过 Ollama 和 vLLM 运行较小或量化的语言模型，以及在 ComfyUI 中运行标准扩散模型。对于超过 12 GB 的较大型未量化模型，您将需要显存容量更高的 GPU。
作为一款入门级消费显卡，RTX 3060 提供了充裕的 12 GB 显存缓冲，以及约 12.0 TFLOPS 的算力和约 318 GB/s 的显存带宽。升级到更高阶的消费级或工作站 GPU 可提供更快的显存带宽和更高的计算吞吐量，以应对繁重的训练任务。
Cloudj 上的每次租用均包含直接 SSH 访问权限，便于进行完整的命令行控制。您也可以使用针对 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 或 ComfyUI 的现成模板立即启动。
在租用处于活动状态期间，实例按小时计费。这使您能够在计算能力为 8.6 的 Ampere 架构显卡上运行实验，并在完成后随时销毁实例。