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GPU 사양 / KERNODECK

RTX 3090: Ampere에서 CUDA 프로젝트 이어가기

GeForce RTX 3090은 24GB GDDR6X 메모리를 제공합니다. 범위를 한정한 PyTorch 프로젝트, 즉 실험 재현, 적응 방법 검증, 기존 노트북을 재실행 가능한 프로그램으로 전환하는 작업에 적합합니다.

1 GPU 포함GDDR6X
24카드당 GB

186 대여 가능한 카드.

메모리는 GPU당 기준입니다. 기간을 선택한 뒤 구성기에서 묶음 수를 정하세요.

3 jours

묶음당 1 GPU

US$27.86대여하기 3 jours

7 jours

묶음당 1 GPU

US$65.00대여하기 7 jours

30 jours

묶음당 1 GPU

US$230.00대여하기 30 jours

수정하기 전에 결과 재현하기

정확한 코드 리비전과 소량의 데이터 선정으로 시작하세요. 실행 명령, 설치된 버전, 실제 파라미터를 기록하세요. 프로젝트에 이미 기준 결과가 있다면 첫 수정을 적용하기 전에 비교하세요.

이 단계는 의존성이 바뀐 예전 노트북에 유용합니다. 암묵적 설치를 문서화된 절차로 교체한 뒤, 새 환경에서 작업 기준에 부합하는 출력이 나오는지 확인하세요.

메모리를 관측 변수로 만들기

24GB에는 모델 파일뿐 아니라 처리의 활성 요소가 들어가야 합니다. 경량 적응은 일부 상태를 절약할 수 있지만 활성화와 입력에 대한 요구는 남습니다. 실제로 목표하는 길이나 해상도로 전체 단계를 측정하세요.

초과를 진단하려면 마이크로 배치를 줄인 다음, 시나리오의 품질과 시간을 확인하세요. 프로젝트가 버티기 위해 과도한 타협을 요구한다면, 취약한 설정을 늘리는 것보다 용량을 바꾸는 편이 더 간단할 수 있습니다.

프로젝트를 단순화하는 발전 방향 선택하기

RTX 4090도 Ada에서 24GB를 제공합니다. 메모리 예산을 바꾸지 않고 차세대 아키텍처를 살펴보고 싶다면 비교해 보세요. RTX A6000은 용량이 우선일 때 Ampere에서 48GB를 제공합니다. RTX A5000은 이미 검증된 전문 환경을 위한 또 다른 24GB 옵션입니다.

요금제와 실험 폴더 준비하기

3일이면 목표로 한 재현을 확립하기에 충분할 수 있고, 7일은 여러 변형을 위한 틀을 제공하며, 30일은 조직화된 실험 묶음에 적합합니다. 평가와 체크포인트 복구를 포함해 예정된 작업에 따라 선택하세요.

설정기에서 RTX 3090, 배치, 준비 사항, 기간을 선택하세요. 이름, 성, 이메일을 입력한 다음 암호화폐 결제 방법을 고르세요. 이 서비스는 처리 내용을 검사하지 않고 소프트웨어를 자유롭게 선택할 수 있게 합니다. 송금 후 '결제했습니다'를 눌러 주문에 신고하세요.