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KERNODECK / VOTRE CONFIGURATION

RTX 4090: Geben Sie Ihrem KI-Prototyp ein konkretes Budget.

Bringen Sie Ihren Prototyp voran, ohne für dieses Projekt eine Karte zu kaufen. Kernodeck bietet die Miete des NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB mit 24 GB pro GPU: ein Kandidat für Inferenz, Bildverarbeitung oder eine kleine Anpassung, die in diesen Speicher passt. Das Paket beginnt bei 47,14 USD für 1 Los mit 1 GPU über 3 Tage.

  • 24 GB pro GPU
  • Pakete für 3, 7 oder 30 Tage
  • Für Ihre CUDA-kompatible Anwendung
Bei Kernodeck gibt es in diesem GPU-Mietablauf weder einen Ausweis noch ein KYC-Verfahren. Erforderliches Konto: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort; das bedeutet keine Anonymität. Kontodaten ↗
IHR ZEITRAUM-BUDGET

Mieten Sie Ihre GPU für 3, 7 oder 30 Tage.

Jeder Preis deckt 1 vollständiges Los über die gesamte Laufzeit ab. Wählen Sie Ihren Zeitraum und dann die Anzahl der Lose im Konfigurator.

1 GPUs inklusiveGDDR6X
24GB pro Karte

265 verfügbare Karten.

Angegebener Speicher pro GPU. Wählen Sie die Dauer und dann die Anzahl der Lose im Konfigurator.

3 jours

1 GPU pro Los

47,14 $Mieten 3 jours

7 jours

1 GPU pro Los

110,00 $Mieten 7 jours

30 jours

1 GPU pro Los

390,00 $Mieten 30 jours

Ihre Anwendung passt in 24 GB: Beginnen Sie mit diesem Umfang.

Sie haben ein Skript, das Dokumente klassifiziert, Bilder verarbeitet oder eine quantisierte Inferenz ausführt. Wenn seine Gewichte, Eingaben und temporären Zuweisungen in 24 GB passen, ist die RTX 4090 ein Kandidat. Wählen Sie sie für diesen konkreten Bedarf und für die Kompatibilität Ihrer Anwendung mit Ada, nicht allein wegen des Namens der GPU.

Um mehrere Einstellungen an einem identischen Eingabesatz zu vergleichen, planen Sie 110,00 USD für 1 Los mit 1 GPU über 7 Tage ein. Das Paket gibt Ihnen einen Ausgabenrahmen; die Anzahl der Versuche hängt von Ihrer Last ab. Wenn Sie zunächst dieses Szenario validieren möchten, kostet das 3-Tage-Paket 47,14 USD für dasselbe Los.

Mehr Speicher oder ein kleineres Budget: die beiden nützlichen Vergleiche.

Übersteigt der tatsächliche Bedarf 24 GB, vergleichen Sie den L40S mit seinen 48 GB pro Karte, bevor Sie Ihr Projekt verkleinern, damit es passt. Die Verdopplung der Speicherkapazität sagt nichts über den Durchsatz aus: Die Wahl sollte an Ihre gesamte Anwendung gebunden bleiben.

Reichen 24 GB aus und steht das Budget im Vordergrund, prüfen Sie auch die RTX A5000. Sie behält diese Kapazität auf Ampere und wird im Kernodeck-Katalog zu einem niedrigeren Paketpreis angeboten. Eine für Ada qualifizierte Anwendung muss jedoch mit dieser anderen Architektur überprüft werden.

ZUR UNTERSCHEIDUNG

Zwei Alternativen zum Vergleich.

7-Tage-Budgets für ein Los. Die Wahl hängt vom Speicher und den Abhängigkeiten Ihrer Anwendung ab.

IHRE ZAHLUNG

Ihr Paket, direkt in Krypto zahlbar.

Bezahlen Sie Ihre Kernodeck-Miete direkt in Krypto, ohne vorgeschriebenes Aufladen: BTC auf Bitcoin und USDT auf Tron (TRC-20), unter anderem. Der Ablauf verlangt weder Ausweis noch KYC-Verfahren; erforderlich sind ein Konto mit Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort, ohne Anonymitätsversprechen.

Die acht akzeptierten Assets und Netzwerke vergleichen ↗

Die für Ihr Projekt relevanten Bedingungen

Verfügbarkeit. 265 gemeldete Batches. Deklarierte Mengen pro Modell in den Angeboten. Sie reservieren weder eine künftige Verfügbarkeit noch ein Bereitstellungsdatum. Hosting-Land und bedientes Gebiet sind vor dem Kauf zu bestätigen, falls Ihr Projekt darauf angewiesen ist.

Vorbereitung. Ubuntu, PyTorch, Blender oder eine individuelle Anfrage. Versionen, CPU, RAM, Speicher, Netzwerk und Zugriffsart sind je nach Projekt zu bestätigen; ihre Einbeziehung ergibt sich nicht aus dem GPU-Modell.

Preis und Bedingungen. USD-Beträge für das Los und den gesamten Zeitraum. Steuerstatus und eventuelle Gebühren sind in den geltenden Bedingungen zu bestätigen.

Mietbedingungen lesen ↗
AVANT DE CHOISIR

Passt diese Konfiguration zu Ihrem Projekt?

Welches Budget sollte ich für die Miete einer RTX 4090 einplanen?

Für 1 Los mit 1 RTX 4090 bietet Kernodeck 47,14 USD für 3 Tage, 110,00 USD für 7 Tage und 390,00 USD für 30 Tage. Wählen Sie den Zeitraum, der zu Ihrem Projekt passt; diese Beträge beschreiben das vollständige Paket des Loses, nicht einen Stundenpreis.

Ist die RTX 4090 ein guter Ausgangspunkt für meine KI-Anwendung?

Sie ist ein Kandidat, wenn Ihre Anwendung einen Ada-kompatiblen Stack verwendet und ihre vollständige Ausführung in 24 GB passt. Eine quantisierte Inferenz, eine Bildverarbeitung oder eine kleine Anpassung können in diesen Rahmen fallen. Die Größe der Modelldateien allein reicht für die Entscheidung nicht aus.

Wann sollte ich den L40S der RTX 4090 vorziehen?

Vergleichen Sie den L40S, wenn die 24 GB des RTX 4090 Ihre Eingaben, Ihren Datenstapel oder die Zustände Ihrer Anwendung begrenzen. Seine 48 GB pro GPU bieten mehr Kapazität. Diese Wahl deckt einen Speicherbedarf ab; sie ist kein Versprechen einer doppelt so schnellen Verarbeitung.

Kann ich das Paket als verwaltete Inferenz-API nutzen?

Das Paket betrifft die Miete der GPU. Sie wählen und bereiten Ihre Anwendung vor; eine aufrufbereite API, deren Deployment und ein bestimmter Durchsatz sind in dieser Beschreibung nicht enthalten. Wenn Sie eine verwaltete API suchen, lassen Sie diesen Bedarf bestätigen, bevor Sie sich für dieses Paket entscheiden.

ZUR VORBEREITUNG IHRER ARBEIT

Von der Paketwahl bis zu Ihrer Anwendung.

Ihre CUDA-Anwendung vorbereiten

Einen CUDA-Fehler lokalisierenVom asynchronen Fehler zurück zum Vorgang und seiner Eingabe.Einen PyTorch-Schritt profilenDie Messung abgrenzen und eine CPU/GPU-Spur lesen, ohne zu früh zu urteilen.

Das Szenario zum Laufen bringen, bevor Sie erweitern

Wählen Sie ein kurzes Ziel: eine Reihe von Dokumenten verarbeiten, einige Parameter anpassen oder eine Bilderserie erzeugen. Laden Sie ein vollständiges Beispiel und erfassen Sie den Speicherspitzenwert. Wenn das Szenario scheitert, reduzieren Sie jeweils eine Dimension — Batch, Länge oder Auflösung — um zu verstehen, welche den Bedarf bestimmt.

Die Gradientenakkumulation kann helfen, aus Mikrobatches eine effektive Batch zu bilden. Sie erspart es jedoch nicht, den Trainingsschritt zu messen, dessen Zustände mehr Platz beanspruchen als ein reiner Inferenzdurchlauf.

Raus aus dem Versuchskarnickel

Wenn der Prototyp funktioniert, exportieren Sie seine Schritte in ein Skript mit einer expliziten Konfiguration. Legen Sie das Modell, die Eingaben, die Paketversionen und den Ausgabeort fest. Ein Notebook, das in unbekannter Reihenfolge ausgeführt wird, lässt sich nach mehreren Tagen voller Änderungen schwer vergleichen.

Behalten Sie einen kleinen Test bei, der das Laden von CUDA prüft und eine bekannte Ausgabe erzeugt. Er zeigt Ihnen schnell, ob ein Update von PyTorch oder einer Erweiterung den Pfad des Projekts verändert hat.

Wann Sie 24 GB überschreiten sollten

Wechseln Sie zur RTX 5090, wenn 32 GB und ein kompatibler Blackwell-Stack Ihren Bedarf decken. Wählen Sie eher eine Karte mit 48 GB wie die RTX A6000, wenn die Allokationen deutlich über 24 GB liegen. Für eine Anwendung, die bereits auf Ampere qualifiziert ist und einen begrenzten Bedarf hat, ist die RTX 3090 ebenfalls ein relevanter Vergleichspunkt.

Jeder Laufzeit ein klares Ergebnis geben

Bei 3 Tagen streben Sie ein neu startbares Skript und eine erste Messung an. Bei 7 Tagen vergleichen Sie Parameter, ohne gleichzeitig den Datensatz zu ändern. Über 30 Tage planen Sie mehrere Versuche mit Checkpoints und einer Zusammenfassung, die außerhalb des Arbeitsbereichs aufbewahrt wird.

Für die Miete wählen Sie die Lose, die Dauer und die Umgebung, dann erstellen Sie Ihr Konto oder melden sich an. Anschließend wählen Sie den Vermögenswert und das Krypto-Netzwerk aus. Nachdem die Überweisung erfolgt ist, nutzen Sie „Ich habe bezahlt“ und rufen den Status des Vorgangs in Ihrem Konto ab.

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