GPUИндекс

Сравните цены на аренду RTX 3070 и выберите лучшее предложение.

Характеристики RTX 3070

ПроизводительNVIDIA
Объём памяти8 ГБ
Тип памятиGDDR6

Цена от

60,73 ₽/час
Сравнить предложения

Аренда RTX 3070

1 предложение аренды

SelectelDedicated
60,73 ₽/час
Перейти →

16 vCPU / 32 ГБ RAM · мин. 1 месяц · Россия

Провайдеры

1 провайдер с RTX 3070

Для каких задач подходит RTX 3070

Частые вопросы об аренде NVIDIA RTX 3070

Сколько стоит аренда NVIDIA RTX 3070?+
Аренда RTX 3070 начинается от 60,73 ₽/час. На GPUIndex карту предоставляет 1 провайдер: Selectel. Итоговая цена зависит от конфигурации сервера и срока аренды.
RTX 3070 или RTX 3070 Ti - что выбрать для аренды?+
RTX 3070 Ti быстрее за счет увеличенного числа ядер и более скоростной памяти, но и дороже в аренде. Для инференса и рендера чаще достаточно обычной RTX 3070: 8 ГБ GDDR6 справляется с большинством задач, а экономия на тарифе заметнее.
Сколько FPS выдает RTX 3070 в играх?+
RTX 3070 уверенно тянет игры в 1440p на высоких настройках, в 4K поможет DLSS. Точные цифры зависят от проекта: в тяжелых играх держите около 60 FPS с апскейлингом, в киберспортивных - значительно больше.
Для каких задач арендуют RTX 3070?+
Основные сценарии - инференс нейросетей и рендер. На 8 ГБ GDDR6 запускаются небольшие модели и рендер в Blender, а невысокая цена часа делает карту хорошим стартом для тестов и прототипов перед переходом на более мощные GPU.

Похожие видеокарты

NVIDIA RTX 3070 - видеокарта на архитектуре Ampere с 8 ГБ GDDR6. В облаке этот ускоритель закрывает широкий круг задач: от инференса нейросетей до рендера и обработки видео. Карта поддерживает трассировку лучей и DLSS, что пригодится как в графике, так и в приложениях, использующих CUDA. В названии легко запутаться: помимо RTX 3070 существуют RTX 3070 Ti и мобильные версии для ноутбуков с другим объемом и типом памяти. При выборе тарифа проверяйте модификацию, чтобы получить ожидаемую производительность. Арендовать RTX 3070 имеет смысл, когда не нужна топовая производительность, но требуется стабильный доступ к CUDA-вычислениям. Это экономичный вариант для экспериментов, MVP и проектов, где важна цена за час работы GPU.