Lloga GPU NVIDIA RTX 3080 per hora
La NVIDIA RTX 3080 és una GPU de consum d'arquitectura Ampere amb 10 GB de VRAM. Ofereix uns 29,5 TFLOPS de còmput de coma flotant estàndard i un ample de banda de memòria d'uns 656 GB/s. A ONIE, pots desplegar aquesta GPU amb facturació per hora, accés SSH i plantilles preparades.
Especificacions
VRAM per GPU
Arquitectura
Capacitat de còmput
Còmput FP32
Ample de banda de memòria
Límit de potència
Valors informats pel proveïdor d'infraestructura per a les màquines que hi ha disponibles actualment; el rendiment real varia segons la màquina.
Configuracions disponibles
Estoc i preus en directe, actualitzats contínuament. El preu final es confirma abans de fer la comanda.
Carregant preus en directe…
Per a què serveix la RTX 3080
Inferència de LLM compactes
Executa models de llenguatge quantitzats que caben dins de 10 GB de VRAM mitjançant plantilles preconfigurades d'Ollama o vLLM.
Fluxos de treball de generació d'imatges
Executa pipelines de difusió a ComfyUI aprofitant els uns 656 GB/s d'ample de banda de memòria per a una sortida d'imatges constant.
Prototipatge de models amb PyTorch
Desenvolupa i prova codi d'aprenentatge profund en una targeta Ampere amb capacitat de còmput 8.6 abans d'escalar.
Tasques de còmput amb CUDA
Accelera càrregues de treball personalitzades que utilitzen uns 29,5 TFLOPS de rendiment de coma flotant estàndard.
És la GPU adequada per a vostè?
Tria la RTX 3080 per a prototipatge, generació d'imatges i inferència a petita escala quan 10 GB de VRAM i un còmput Ampere potent siguin suficients. Opta per una GPU amb més memòria si els teus models o mides de lot superen els 10 GB, o selecciona una targeta de consum de menys especificacions per a scripts lleugers que no requereixin uns 29,5 TFLOPS.
Compari amb GPU similars
Preguntes freqüents
La RTX 3080 és adequada per a la inferència de LLM i la generació d'imatges?
Sí, els seus 10 GB de VRAM i els uns 656 GB/s d'ample de banda de memòria permeten la generació d'imatges estàndard a ComfyUI i models de llenguatge quantitzats mitjançant Ollama o vLLM. Els models més grans sense quantitzar requeriran una GPU amb més capacitat de memòria.
Quines plantilles de programari hi ha disponibles per a la RTX 3080 a ONIE?
Pots iniciar instàncies amb plantilles preparades per a PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama i ComfyUI. La targeta admet la capacitat de còmput 8.6 per a una àmplia compatibilitat amb els frameworks d'aprenentatge automàtic moderns.
Quan he de passar de la RTX 3080 a una GPU més gran?
La RTX 3080 ofereix un còmput potent de classe de consum, de uns 29,5 TFLOPS dins d'un consum de 380 W, però està limitada a 10 GB de VRAM. Si els lots d'entrenament o els pesos del model provoquen errors de memòria insuficient (out-of-memory), la opció adequada és una GPU de estació de treball o de centre de dades amb un buffer de memòria més gran.
Com funcionen la facturació i l'accés a ONIE?
Les instàncies es facturen per hora mentre estan actives. Reps accés SSH complet per gestionar el teu entorn, juntament amb les interfícies web que ofereixi la plantilla escollida.
Llogui la RTX 3080 per hores
Crei un compte, triï una configuració i connecti's per SSH. La facturació s'atura quan elimini la GPU.
Llogar RTX 3080