GPU Cloud · NVIDIA · Ada Lovelace
按小時租用 NVIDIA RTX 6000Ada GPU
NVIDIA RTX 6000Ada 是採用 Ada Lovelace 架構的工作站 GPU，可在 Cloudj 上依需求租用。它配備 48 GB VRAM、約 81.4 TFLOPS 的單精度運算能力，並在 300 W 的功耗範圍內提供約 764 GB/s 的記憶體頻寬。憑藉 8.9 的運算能力，可輕鬆處理耗用大量記憶體的專業圖形與機器學習工作負載。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
48 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
≈ 764 GB/s
功耗限制
300 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 6000Ada 適合的應用場景
大型語言模型推論
使用預先設定的 vLLM 或 Ollama 範本執行大型語言模型，充分發揮 48 GB VRAM 容量的優勢。
模型微調與訓練
善用 8.9 的運算能力與 PyTorch/CUDA 範本，以較大的批次大小微調神經網路。
生成式媒體工作流程
部署 ComfyUI 以生成高解析度影像與影片，同時將複雜的處理流程完整保留在記憶體中。
工作站渲染與模擬
運用 Ada Lovelace 架構與約 81.4 TFLOPS 的單精度效能，進行複雜的空間渲染與科學模擬。
這款 GPU 適合您嗎？
當您的工作負載超出消費級 GPU 的記憶體限制，且需要 48 GB VRAM 與 Ada Lovelace 架構特性時，請選擇 RTX 6000Ada。若為輕量級推論，可選擇較小型的消費級 GPU；若您的模型需要更大的記憶體容量或高於約 764 GB/s 的記憶體頻寬，則可升級至高記憶體的資料中心級 GPU。
常見問題
是的，其 48 GB VRAM 與 8.9 的運算能力非常適合執行與微調無法載入標準消費級顯示卡的中大型語言模型。您可以使用 vLLM、Ollama 或 PyTorch/CUDA 的現成範本，在 Cloudj 上快速部署工作負載。
RTX 6000Ada 提供同代 Ada Lovelace 高階消費級顯示卡兩倍的記憶體，同時維持在 300 W TDP 下運作。然而，如果您的主要瓶頸在於記憶體頻寬而非容量，配備高頻寬記憶體的高階資料中心級 GPU 將提供比此卡約 764 GB/s 更快的資料傳輸速度。
執行個體佈建完成後，您即可獲得完整的 SSH 存取權限。Cloudj 提供包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 及 ComfyUI 在內的現成範本，讓您無需手動設定驅動程式即可開始作業。
Cloudj 上的執行個體採用簡明的按小時計費方式。您只需為工作站 GPU 執行個體處於啟用狀態的時間付費。