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按小时租用 NVIDIA RTX 5090D GPU
NVIDIA RTX 5090D 是一款基于 Blackwell 架构构建的消费级 GPU，计算能力为 12.0，配备 32 GB VRAM。在 Cloudj 上，它在 575 W 的功耗范围内提供约 107.6 FP32 TFLOPS 的算力和约 1458 GB/s 的显存带宽。您可以通过按小时计费、直接 SSH 访问以及专为 AI 和计算工作负载预配置的模板来进行部署。
规格参数
单卡 VRAM
32 GB
架构
NVIDIA Blackwell
计算能力
12
FP32 算力
≈ 107.6 TFLOPS
显存带宽
≈ 1458 GB/s
功耗限制
575 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 5090D 的适用场景
本地 LLM 推理
使用 vLLM 或 Ollama 模板运行语言模型，利用 32 GB VRAM 容量和约 1458 GB/s 的显存带宽实现快速响应的 token 生成。
生成式图像工作流
部署 ComfyUI 以运行复杂的扩散流水线和高分辨率图像合成，而不会耗尽显存。
深度学习微调
使用 PyTorch/CUDA 模板和约 107.6 FP32 TFLOPS 的算力来微调神经网络或训练自定义适配器。
CUDA 开发与测试
通过直接 SSH 访问，针对 Blackwell 架构和 12.0 计算能力编译并测试自定义内核。
这款 GPU 适合您吗？
当您的工作负载需要 Blackwell 架构上的 32 GB VRAM 和高显存带宽，且无需升级到数据中心硬件时，请选择 RTX 5090D。对于轻量级推理，可选择较小的消费级 GPU 以减少资源占用；如果您的模型超过 32 GB 显存，请选择更大的工作站或数据中心 GPU。
常见问题
是的，其 32 GB VRAM 和约 1458 GB/s 的显存带宽使其非常适合运行中等规模的语言模型和 LoRA 微调任务。对于需要超过 32 GB 显存的工作负载，您应该选择具有更大 VRAM 容量池的工作站或数据中心 GPU。
您可以使用针对 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的现成模板来启动实例。所有实例还提供完整的 SSH 访问权限，以便您可以安装针对 12.0 计算能力的自定义依赖项。
作为一款配备 32 GB VRAM 和 575 W TDP 的 Blackwell 架构消费级显卡，它比低级别消费级型号提供更大的显存容量和带宽。它填补了标准消费级显卡与大容量工作站 GPU 之间的空白。
Cloudj 对所有 GPU 租用均采用按小时计费模式。您可以在需要时启动实例，并在任务完成后将其销毁。