NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
47,14 USD3 jours · 1 lot · 1 GPU · 24 Go par GPU
Configurer 3 joursVoir la fiche complèteIteraGPU / Configurations GPU / NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
Location GPU / NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
RTX 4090 24 Go : préparez votre adaptation ML.
Louez chez IteraGPU une RTX 4090 de 24 Go pour votre campagne d’adaptation, de vision ou d’évaluation ML. Un candidat pour une recette qui tient sur une carte, avec trois durées pour organiser vos essais.
Dès 47,14 USD3 jours · 1 lot · 1 GPU · 24 Go par GPU
Crypto sans KYC. Compte requis : prénom, nom, email et mot de passe. Sans procédure KYC ni pièce d’identité.
Votre location3 / 7 / 30 jours
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
1 GPU inclus · 24 Go par carte · GDDR6X
Total du forfait · 3 jours
47,14 USD265 cartes disponibles.
Louer cette configuration- GPU par lot
- 1
- Mémoire par GPU
- 24 Go
- Type de mémoire
- GDDR6X
- Lots disponibles
- 265
Choisissez la période de votre campagne.
Prix en USD pour un lot complet ; de 1 à 10 lots au configurateur. Le total est le forfait multiplié par les lots, sans renouvellement automatique.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
110,00 USD7 jours · 1 lot · 1 GPU · 24 Go par GPU
Configurer 7 joursVoir la fiche complèteNVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
390,00 USD30 jours · 1 lot · 1 GPU · 24 Go par GPU
Configurer 30 joursVoir la fiche complèteRetenir 24 Go quand votre recette y tient
La RTX 4090 permet d’organiser une campagne sur une seule carte : vous choisissez votre modèle de base, vos données et le résultat à comparer. Pour une adaptation, retenez-la lorsque la mémoire nécessaire au calcul et à l’évaluation reste dans son enveloppe de 24 Go. Le nombre de paramètres entraînés par LoRA ne suffit pas à établir cette compatibilité mémoire.
Si le contexte ou le microbatch doit être réduit au point de changer votre expérience, comparez une carte disposant de davantage de mémoire avant de réserver. Vérifiez aussi la prise en charge d’Ada par votre environnement CUDA/PyTorch et vos bibliothèques de quantification. La préférence d’environnement saisie dans la commande sert à exprimer votre besoin ; elle ne certifie pas une version déjà installée.
- Pour une adaptation : compter les poids de base, les activations, les gradients et les états des paramètres entraînés.
- Pour l’évaluation : conserver une marge pour les allocations temporaires et les longueurs de génération prévues.
- Pour choisir la période : inclure préparation, essais, contrôle des sorties et export de l’adaptateur.
Exemple de campagne · 7 jours
Une semaine pour départager vos recettes d’adaptation
Prévoyez 110,00 USD pour 1 lot de RTX 4090, soit 1 GPU de 24 Go pendant 7 jours. Le projet envisagé consiste à comparer deux recettes d’adaptation sur le même corpus, puis à évaluer et recharger l’adaptateur retenu. Cette fenêtre de location couvre votre programme de travail ; le nombre d’essais terminés dépend du modèle, des données et de la durée de vos exécutions.
110,00 USD
7 jours · 1 lot · 1 GPU · 24 Go par GPU
Configurer ce forfait de 7 joursDeux alternatives à comparer selon votre charge.
NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB
155,00 USD7 jours · 1 lot · 1 GPU · 32 Go par GPU
Comparer une enveloppe de 32 Go sur une carte lorsque 24 Go limitent votre contexte ou votre microbatch. Le passage à Blackwell demande de vérifier votre pile logicielle ; la mémoire supplémentaire ne prouve pas à elle seule un gain de vitesse.
Configurer 7 joursVoir la fiche complèteNVIDIA RTX A6000 48GB
82,00 USD7 jours · 1 lot · 1 GPU · 48 Go par GPU
Examiner 48 Go par carte si votre objectif est de conserver une charge plus volumineuse sur un seul GPU. Comparez le forfait et la compatibilité de votre recette sur Ampere, sans déduire les performances de la seule capacité mémoire.
Configurer 7 joursVoir la fiche complèteRéglez votre location directement en crypto.
Paiement direct sans recharge préalable, notamment en BTC sur Bitcoin ou USDT sur Tron. Compte requis : prénom, nom, email et mot de passe. Sans procédure KYC ni pièce d’identité.
Voir les actifs, réseaux et conditions de paiementChoisir votre location : les réponses utiles.
La RTX 4090 est-elle un bon point de départ pour mon adaptation LoRA ?
La RTX 4090 proposée par IteraGPU est une candidate lorsque votre modèle de base, les états nécessaires à l’adaptation et les activations tiennent dans les 24 Go de la carte. Prévoyez aussi la mémoire de l’évaluation. Le choix dépend de votre recette et de sa compatibilité logicielle ; le seul recours à LoRA ne garantit pas qu’un modèle donné tiendra.
Quel montant engage une location de RTX 4090 chez IteraGPU ?
Pour 1 lot de RTX 4090 contenant 1 GPU de 24 Go, les forfaits IteraGPU sont de 47,14 USD pour 3 jours, 110,00 USD pour 7 jours et 390,00 USD pour 30 jours. Chaque montant couvre toute la période du lot. La location se règle directement en crypto, sans recharge préalable obligatoire ; les éventuels frais de transfert de votre portefeuille restent à vérifier.
L’accumulation de gradients permet-elle de dépasser les 24 Go de la RTX 4090 ?
L’accumulation peut construire un batch effectif plus grand à partir de petits microbatches, mais elle n’augmente pas la mémoire de la RTX 4090. Les poids et une étape de calcul doivent toujours tenir dans les 24 Go, avec leurs allocations nécessaires. Si le modèle ou une séquence dépasse cette enveloppe, augmenter seulement le nombre d’étapes d’accumulation ne règle pas ce dépassement.
Quand comparer la RTX 4090 avec une RTX 5090 ou une RTX A6000 ?
Comparez la RTX 5090 de 32 Go si votre recette manque de marge sur les 24 Go de la RTX 4090. Examinez la RTX A6000 de 48 Go si la capacité par carte devient le premier critère. Chez IteraGPU, ces trois configurations comportent chacune 1 GPU par lot. Les architectures et les forfaits diffèrent : vérifiez la compatibilité de votre environnement et comparez les prix sur la même durée.
Votre protocole / vos mesures
Préparez une campagne que vous pourrez comparer.
Construire un premier essai LoRA interprétable
Fixez un modèle de base et un petit corpus représentatif, puis choisissez les modules ciblés et le rang de l’adaptation. Le nombre de paramètres entraînés devient alors explicite. Comparez l’adaptateur à la base sur des exemples distincts de l’entraînement. Une perte qui diminue ne suffit pas : l’évaluation doit vérifier la compétence que vous vouliez améliorer, ainsi que quelques comportements que vous souhaitez conserver.
Tenir dans 24 Go avec des choix documentés
La longueur des séquences, le microbatch et les activations peuvent peser fortement même lorsque les poids de base sont quantifiés. Réduisez une variable à la fois pour comprendre son effet. L’accumulation de gradients aide à conserver un batch effectif cible avec de petits microbatches ; notez ces deux valeurs dans le carnet. Mesurez également l’évaluation, qui peut employer un autre chemin d’exécution et une autre longueur de génération.
Un calcul théorique des poids sert à filtrer les candidats. Il ne remplace pas la mesure d’une étape avec rétropropagation et de ses allocations temporaires.
Valider la recette CUDA et l’alternative mémoire
Vérifiez la prise en charge d’Ada dans votre environnement CUDA/PyTorch et celle du format de quantification dans les bibliothèques utilisées. Gardez les versions de PEFT et du modèle avec l’adaptateur exporté. Si la recette reste trop contrainte, la RTX 5090 apporte 32 Go et la RTX A6000 48 Go. Si elle tient confortablement, une RTX 3090 permet une comparaison du coût d’une adaptation aboutie.
Donner un périmètre à chaque durée
Sur trois jours, validez chargement, entraînement court et rechargement de l’adaptateur. Sur sept jours, comparez quelques rangs ou recettes de données. Sur trente jours, organisez plusieurs répétitions et une évaluation approfondie. Préparez le corpus avant de réserver, choisissez votre forfait, puis complétez les coordonnées de suivi. Le paiement crypto et son signalement se font depuis la commande ; vos logiciels et vos traitements restent sous votre contrôle.
Préparer votre premier essai sur cette configuration
Cache KV : calculer la mémoire selon contexte, GQA et batchComparer des quantifications : mémoire, qualité et coût utileMicrobatch et accumulation : calculer le batch effectif
La fiche GPU décrit une capacité. Ces méthodes vous aident à définir les entrées, le réglage et le résultat à vérifier sur votre propre charge.
Votre campagne, votre durée.
NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB · 47,14 USD pour 3 jours · 1 lot · 1 GPU · 24 Go par GPU.