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按小時租用 NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q GPU
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 是一款採用 Blackwell 架構的工作站 GPU，配備 96 GB VRAM 與 300 W 功耗範圍。它提供約 119.0 TFLOPS 的單精度運算能力與約 1404 GB/s 的記憶體頻寬。在 Cloudj 上以每小時計費方式租用此 GPU，享有完整的 SSH 存取權限，以及支援 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI 的現成範本。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
96 GB
架構
NVIDIA Blackwell
運算能力 (Compute Capability)
12
FP32 算力
≈ 119 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 1404 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 PRO 6000 Max-Q 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，完全在 96 GB VRAM 緩衝區內執行大型語言模型與長文本工作負載。
模型微調與訓練
運用 12.0 運算能力與約 119.0 TFLOPS 的運算效能，在 PyTorch/CUDA 中進行自訂模型訓練與微調。
高解析度生成式媒體
執行複雜的 ComfyUI 流程、多模型工作流程與大批次生成，而不受記憶體瓶頸限制。
工作站渲染與模擬
透過約 1404 GB/s 的記憶體頻寬支援，處理繁重的幾何圖形、高解析度材質與科學模擬。
這款 GPU 適合您嗎？
當您的工作負載需要在單一工作站顯示卡上具備 96 GB VRAM 與 Blackwell 功能集時，請選擇 RTX PRO 6000 Max-Q。若您的模型需要的記憶體較少，可選擇較小型的消費級 GPU；若您的工作流程需要高於約 1404 GB/s 的記憶體頻寬，則請選擇資料中心級 GPU。
常見問題
適合，其 96 GB VRAM 可容納龐大的模型權重與大型上下文視窗，無須卸載至系統記憶體。您可以使用 vLLM 或 Ollama 範本在 Cloudj 上立即部署推論伺服器，或透過 PyTorch/CUDA 範本執行微調作業。
Max-Q 設計將這款 Blackwell 工作站 GPU 設定為在 300 W 熱設計功耗限制內運作。即使在此功耗範圍內，它仍提供完整的 96 GB VRAM 存取、12.0 運算能力，以及約 119.0 TFLOPS 的單精度效能。
憑藉 96 GB VRAM 與 12.0 運算能力，它提供比低階工作站與消費級 GPU 更大的記憶體容量，可支援更大的批次大小與模型。與高階資料中心 GPU 相比，它在較低的 300 W 額定功率下運作，並具備約 1404 GB/s 的記憶體頻寬。
執行個體在運作期間採每小時計費。您可以透過 SSH 直接連線至您的環境，或啟動包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 與 ComfyUI 在內的預建範本。