GPU Cloud · NVIDIA · Blackwell
按小時租用 NVIDIA RTX PRO 4000 GPU
NVIDIA RTX PRO 4000 是可在 Cloudj 上使用的 Blackwell 架構工作站 GPU，配備 24 GB VRAM 與 CUDA 運算能力 12.0。在 145 W TDP 運作下，可提供約 44.3 TFLOPS 的單精度運算效能與約 529 GB/s 的記憶體頻寬。您可透過按時計費、完整 SSH 存取權限，以及針對 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI 預先配置的範本來進行部署。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
24 GB
架構
NVIDIA Blackwell
運算能力 (Compute Capability)
12
FP32 算力
≈ 44.3 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 529 GB/s
功耗限制
145 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 PRO 4000 適合的應用場景
本地端 LLM 推論
在 24 GB 的記憶體容量內，使用 Ollama 或 vLLM 執行量化或中大型語言模型。
生成式媒體工作流程
在 ComfyUI 中執行影像與影片生成流程，不受較小規格顯示卡常見的記憶體限制。
模型原型設計與微調
運用 Blackwell 運算能力 12.0，在 PyTorch/CUDA 中開發並微調深度學習模型。
工作站渲染與運算
透過工作站驅動程式與約 529 GB/s 的記憶體頻寬，處理專業繪圖、模擬與渲染工作負載。
這款 GPU 適合您嗎？
若您需要具備 24 GB VRAM 的現代 Blackwell 工作站顯示卡，以進行開發、渲染或中等規模的 AI 工作負載，請選擇 RTX PRO 4000。若僅需進行輕量級推論與基本測試，可選擇較小規格的 GPU；若您的訓練流程需要更大的記憶體容量或更高的記憶體頻寬，則建議改用更大規格的資料中心 GPU。
常見問題
適合，其 24 GB VRAM 與約 529 GB/s 的記憶體頻寬，足以針對中小型語言模型執行推論與 LoRA 微調。若要進行大型模型的全參數訓練，建議選擇具備更多 VRAM 的 GPU。
您可以使用預先配置的範本啟動 RTX PRO 4000，包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI。同時提供完整 SSH 存取權限，方便您自訂環境並安裝額外的相依套件。
憑藉 CUDA 運算能力 12.0、24 GB VRAM 以及在 145 W 下約 44.3 TFLOPS 的單精度運算效能，它提供了現代架構支援，且記憶體容量高於入門級顯示卡。較大規格的工作站或資料中心 GPU 則能為更繁重的平行工作負載提供更高的記憶體容量與頻寬。
Cloudj 上的執行個體採用按時計費，讓您只需為工作站 GPU 實際運作的時間付費。