GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace
按小時租用 NVIDIA RTX 4090 GPU
NVIDIA RTX 4090 是採用 Ada Lovelace 架構的消費級 GPU，現可在 Cloudj 上租用。它配備 24 GB VRAM、約 81.4 TFLOPS 的標準浮點運算能力，以及約 879 GB/s 的記憶體頻寬。憑藉 CUDA 運算能力 8.9 與 450 W 的功耗配置，可輕鬆應對嚴苛的 AI 與圖形工作負載。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
24 GB
架構
NVIDIA Ada Lovelace
運算能力 (Compute Capability)
8.9
FP32 算力
≈ 81.4 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 879 GB/s
功耗限制
450 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 4090 適合的應用場景
本地端 LLM 推論
在 24 GB VRAM 容量內，使用預先設定的 vLLM 或 Ollama 範本執行量化大型語言模型。
影像生成與擴散模型
透過 Ada Lovelace 強大的運算能力，部署 ComfyUI 工作流程以進行高解析度影像合成。
深度學習原型開發
使用 PyTorch/CUDA 範本搭配約 879 GB/s 的記憶體頻寬，訓練並微調中型神經網路。
圖形渲染與模擬
利用約 81.4 TFLOPS 的運算效能，執行光線追蹤渲染與物理模擬。
這款 GPU 適合您嗎？
當您的工作負載需要強大的 Ada Lovelace 運算能力，且能輕鬆容納於 24 GB 記憶體內時，請選擇 RTX 4090。若為輕量級推論，可選擇較小型的消費級 GPU 以降低成本；若訓練模型需要超過 24 GB 的 VRAM，則建議升級至工作站或資料中心級 GPU。
常見問題
適合。24 GB 的 VRAM 與約 879 GB/s 的記憶體頻寬，使其非常適合用於部署中小型語言模型以及執行參數高效微調。如果您的模型權重與上下文視窗超過 24 GB，則需要配備更大記憶體容量的工作站或資料中心級 GPU。
您可以透過 SSH 直接連線至您的執行個體。Cloudj 提供包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI 等現成範本，讓您能立即開始運用 CUDA 8.9 的運算能力。
作為一款熱設計功耗 450 W 的消費級顯示卡，RTX 4090 提供了約 81.4 TFLOPS 的高運算密度。不過，其 VRAM 上限為 24 GB，而更高階的工作站與資料中心級 GPU 則提供更大的記憶體池，以應對龐大的資料集。
Cloudj 對所有 GPU 租用採用按小時計費。您只需為執行個體處於啟用狀態的時間付費。