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按小时租用 NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q GPU
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 是一款基于 Blackwell 架构的工作站 GPU，配备 96 GB VRAM，功耗上限为 300 W。它可提供约 119.0 TFLOPS 的单精度算力和约 1404 GB/s 的显存带宽。在 Cloudj 上租用此 GPU，支持按小时计费、完整的 SSH 访问权限，并提供 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 的预置模板。
规格参数
单卡 VRAM
96 GB
架构
NVIDIA Blackwell
计算能力
12
FP32 算力
≈ 119 TFLOPS
显存带宽
≈ 1404 GB/s
功耗限制
300 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 6000 Max-Q 的适用场景
大语言模型推理
使用预配置的 vLLM 或 Ollama 模板，完全在 96 GB VRAM 缓存内运行大语言模型和长上下文工作负载。
模型微调与训练
在 PyTorch/CUDA 中利用 12.0 计算能力和约 119.0 TFLOPS 的算力进行自定义模型训练和微调。
高分辨率生成式媒体
执行复杂的 ComfyUI 流程、多模型工作流和大批量生成，而不会遇到显存瓶颈。
工作站渲染与仿真
依托约 1404 GB/s 的显存带宽，处理复杂的几何图形、高分辨率纹理和科学仿真。
这款 GPU 适合您吗？
当您的工作负载需要在单张工作站显卡上获得 96 GB VRAM 和 Blackwell 功能集时，请选择 RTX PRO 6000 Max-Q。如果您的模型所需显存较小，可以选择显存较小的消费级 GPU；如果您的工作流需要高于约 1404 GB/s 的显存带宽，则可以选择数据中心级 GPU。
常见问题
是的，其 96 GB VRAM 可容纳庞大的模型权重和长上下文窗口，无需卸载到系统内存。您可以在 Cloudj 上使用 vLLM 或 Ollama 模板立即部署推理服务器，或通过 PyTorch/CUDA 模板运行微调任务。
Max-Q 设计将该 Blackwell 工作站 GPU 配置为在 300 W 热设计功耗限制内运行。即使在此功耗范围内，它依然完整提供 96 GB VRAM、12.0 计算能力以及约 119.0 TFLOPS 的单精度性能。
凭借 96 GB VRAM 和 12.0 计算能力，它比低级别工作站和消费级 GPU 提供更大的显存容量，支持更大的批处理大小和模型。与高端数据中心 GPU 相比，它在较低的 300 W 额定功率下运行，并提供约 1404 GB/s 的显存带宽。
实例在活跃状态下按小时计费。您可以通过 SSH 直接连接到您的环境，或启动包括 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在内的预置模板。