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RTX 3090:在 Ampere 上继续您的 CUDA 项目

GeForce RTX 3090 提供 24 GB GDDR6X 显存。它让您能够以可控的范围着手 PyTorch 项目:复现一个实验、验证一种适配方法,或将现有笔记本改造成可重复运行的程序。

1 包含 GPUGDDR6X
24每块显卡 GB

186 可用显卡.

所示显存为每块 GPU。选择时长,然后在配置器中选择批组数量。

3 jours

每批 1 块 GPU

US$27.86租用 3 jours

7 jours

每批 1 块 GPU

US$65.00租用 7 jours

30 jours

每批 1 块 GPU

US$230.00租用 30 jours

在修改之前先复现结果

先进行一次精准的代码审查,并选取一小部分数据。记录运行命令、已安装的版本以及实际使用的参数。如果项目已有基线结果,请在应用第一次修改之前先进行对比。

此步骤适用于依赖项已发生变化的旧 notebook。将隐式安装替换为有文档记录的流程,然后验证新环境能否获得符合任务标准的输出。

把显存变成可观测的变量

24 GB 需要容纳处理过程中的活动数据,而不仅仅是模型文件。轻量适配可以节省某些状态,但仍需为激活值和输入预留空间。请用实际目标长度或分辨率测量一个完整步骤。

减小微批次以诊断溢出,然后检查您场景的质量和时间。如果项目为了运行而需要做出过多妥协,那么更换容量可能比堆叠脆弱的调参更简单。

选择能简化项目的升级方案

RTX 4090 在 Ada 上同样提供 24 GB:如果您想在不改变显存预算的情况下研究下一代架构,可以对比它。RTX A6000 在 Ampere 上提供 48 GB,适合容量优先的场景。RTX A5000 是另一款 24 GB 选项,适合已经过验证的专业环境。

准备套餐和实验档案

3 天足以建立一次有针对性的复现;7 天可为多个变体提供框架;30 天适合一组有组织的实验。请根据计划的任务来选择,并计入评估和检查点恢复所需的时间。

在配置器中,选择 RTX 3090、您的批次、预装环境和时长。填写名字、姓氏和邮箱,然后选择加密货币支付方式。该服务让您自由选择软件,不会检查您的处理内容。转账后,请使用「我已完成支付」在订单中进行通知。