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按小時租用 NVIDIA RTX 4070S GPU
NVIDIA RTX 4070S 是基於 Ada Lovelace 架構打造的消費級 GPU，具備 CUDA 8.9 運算能力。現可於 Cloudj 租用，為您的環境配置 12 GB VRAM、約 35.8 TFLOPS 的標準浮點運算能力，以及約 411 GB/s 的記憶體頻寬。此顯示卡以 220 W TDP 運作，可輕鬆處理中型生成式 AI 與開發任務，並提供按小時計費與完整 SSH 存取權限。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
12 GB
架構
NVIDIA Ada Lovelace
運算能力 (Compute Capability)
8.9
FP32 算力
≈ 35.8 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 411 GB/s
功耗限制
220 W
數值由基礎設施供應商針對目前上架的機器提供；實際效能會因機器而異。
可用配置
即時庫存與價格持續更新，最終價格將於下單前確認。
立即租用RTX 4070S 適合的應用場景
量化 LLM 推論
使用預先設定的 Ollama 或 vLLM 範本，在 12 GB VRAM 配置內執行輕量或量化語言模型。
擴散模型影像生成
透過 ComfyUI 生成並迭代視覺素材，充分發揮 Ada Lovelace 架構與約 35.8 TFLOPS 的運算效能。
PyTorch 模型原型開發
在支援運算能力 8.9 的硬體上，使用現成的 PyTorch/CUDA 範本開發、測試及除錯深度學習程式碼。
小型模型微調
在 12 GB 記憶體上限內，順暢執行參數高效微調作業與輕量級訓練任務。
這款 GPU 適合您嗎？
當您的工作負載需要在 12 GB 記憶體容量內使用現代 Ada Lovelace 功能與 8.9 運算能力時，請選擇 RTX 4070S。若僅需執行基本指令碼與極輕量推論，可選擇較小的 GPU；若您的模型超過 12 GB VRAM，或需要高於約 411 GB/s 的記憶體頻寬，則建議升級至更大型的工作站或資料中心級 GPU。
常見問題
是的，12 GB VRAM 與約 411 GB/s 的記憶體頻寬能妥善處理輕量或量化語言模型，以及標準的擴散模型工作流程。您可以直接使用 Cloudj 上現成的 Ollama、vLLM 和 ComfyUI 範本來部署這些工作負載。
身為 12 GB 的消費級顯示卡，RTX 4070S 在維持 220 W 適中 TDP 的同時，提供了比入門級 GPU 更充裕的記憶體空間與運算能力。不過，如果您要訓練大型網路或執行超過 12 GB 的未量化模型，則應選擇記憶體容量更大的高階消費級或工作站 GPU。
Cloudj 上的每個執行個體皆包含直接 SSH 存取權限，讓您能從終端機管理環境。您也可以使用預先設定的 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 及 ComfyUI 範本來啟動執行個體。
執行個體採按小時計費，讓您只需為 GPU 實際運作的時間付費。您可以為短時間的原型開發工作啟動環境，並在作業完成後將其終止。