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按小时租用 NVIDIA RTX PRO 4000 GPU
NVIDIA RTX PRO 4000 是 Cloudj 上提供的一款 Blackwell 架构工作站 GPU，配备 24 GB VRAM，支持 CUDA 计算能力 12.0。它在 145 W TDP 下可提供约 44.3 TFLOPS 的单精度算力和约 529 GB/s 的显存带宽。您可以通过按小时计费的方式进行部署，并获得完整的 SSH 访问权限以及适用于 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的预置模板。
规格参数
单卡 VRAM
24 GB
架构
NVIDIA Blackwell
计算能力
12
FP32 算力
≈ 44.3 TFLOPS
显存带宽
≈ 529 GB/s
功耗限制
145 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 PRO 4000 的适用场景
本地 LLM 推理
在 24 GB 显存容量内使用 Ollama 或 vLLM 运行量化或中等规模的语言模型。
生成式媒体工作流
在 ComfyUI 中执行图像和视频生成流水线，避免遇到小显存显卡常见的显存瓶颈。
模型原型设计与微调
利用 Blackwell 计算能力 12.0，在 PyTorch/CUDA 中开发和微调深度学习模型。
工作站渲染与计算
依托工作站驱动和约 529 GB/s 的显存带宽，处理专业图形、仿真和渲染工作负载。
这款 GPU 适合您吗？
如果您需要一款配备 24 GB VRAM 的现代 Blackwell 工作站显卡用于开发、渲染或中等规模的 AI 工作负载，请选择 RTX PRO 4000。对于轻量级推理和基础测试，可以选择更小规格的 GPU；如果您的训练流水线需要更大的显存容量或更高的显存带宽，请升级至更大规格的数据中心 GPU。
常见问题
适合，其 24 GB VRAM 和约 529 GB/s 的显存带宽使其能够对中小型语言模型进行推理和 LoRA 微调。对于大型模型的全参数训练，建议使用具有更大 VRAM 的 GPU。
您可以使用包括 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在内的预配置模板启动 RTX PRO 4000。实例包含完整的 SSH 访问权限，方便您自定义环境并安装其他依赖项。
凭借 CUDA 计算能力 12.0、24 GB VRAM 以及 145 W 下约 44.3 TFLOPS 的单精度算力，它提供了比入门级显卡更现代的架构支持和更大的显存。而更大规格的工作站或数据中心 GPU 则能为更繁重的并行工作负载提供更高的显存容量和带宽。
Cloudj 上的实例采用按小时计费模式，您只需为工作站 GPU 处于活动状态的时间付费。