Pronájem GPU NVIDIA GTX 1080 po hodinách
NVIDIA GTX 1080 je spotřebitelská GPU s architekturou Pascal, vybavená 8 GB VRAM a TDP 130 W. Na ONIE nabízí přibližně 7.8 TFLOPS výpočetního výkonu v jednoduché přesnosti a přibližně 227 GB/s propustnosti paměti. S compute capability 6.1 je vhodná pro vývoj v CUDA na začátečnické úrovni, lehkou inferenci a základní renderovací úlohy.
Specifikace
VRAM na GPU
Architektura
Výpočetní schopnost
Výpočetní výkon FP32
Propustnost paměti
Limit příkonu
Hodnoty uvedené poskytovatelem infrastruktury pro aktuálně nabízené stroje; skutečný výkon se mezi jednotlivými stroji liší.
Dostupné konfigurace
Aktuální dostupnost a ceny, průběžně aktualizované. Konečná cena je potvrzena před objednáním.
Načítání aktuálních cen…
K čemu se GTX 1080 hodí
Vývoj v CUDA na začátečnické úrovni
Psaní, kompilace a ladění kódu CUDA pro Pascal compute capability 6.1 přes přístup SSH.
Inference malých modelů
Spouštějte kompaktní neuronové sítě a kvantizované jazykové modely, které se pohodlně vejdou do 8 GB VRAM, pomocí Ollama nebo šablon PyTorch.
Základní generování obrazu
Spouštějte standardní postupy syntézy obrazu v ComfyUI, kde jsou 8 GB paměti a přibližně 227 GB/s propustnosti dostatečné.
Klasické strojové učení
Trénujte a vyhodnocujte tabulkové modely nebo malé konvoluční sítě s využitím přibližně 7.8 TFLOPS výkonu v jednoduché přesnosti.
Hodí se pro vás tato GPU?
Vyberte GTX 1080 pro prototypování, učení a lehké úlohy, které se vejdou do 8 GB VRAM a nevyžadují moderní tensorová jádra. Pokud vaše úloha potřebuje více než 8 GB paměti, nativní akceleraci smíšené přesnosti nebo vyšší propustnost paměti, zvolte novější nebo výkonnější GPU.
Porovnat s podobnými GPU
| GPU | VRAM na GPU | Architektura | Výpočetní výkon FP32 | Od / hodinu | Podrobnosti |
|---|---|---|---|---|---|
| GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | — | |
| Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | Podrobnosti |
| RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | Podrobnosti |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | Podrobnosti |
Často kladené otázky
Je GTX 1080 vhodná pro inferenci a dolaďování LLM?
S 8 GB VRAM a architekturou Pascal zvládne GTX 1080 inferenci u malých, silně kvantizovaných modelů pomocí šablon, jako je Ollama. Pro větší jazykové modely nebo úlohy dolaďování se doporučuje GPU s větší kapacitou VRAM a novější compute capability.
Jaké softwarové šablony a způsoby přístupu jsou k dispozici na ONIE?
GTX 1080 můžete nasadit s předkonfigurovanými šablonami, včetně PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama a vLLM. Je k dispozici plný přístup přes SSH, takže si můžete prostředí přizpůsobit a spravovat soubory přímo.
Jak architektura Pascal ovlivňuje moderní frameworky pro hluboké učení?
GTX 1080 podporuje CUDA compute capability 6.1, která zvládá standardní operace v jednoduché přesnosti přibližně rychlostí 7.8 TFLOPS. Protože postrádá specializovaná maticová jádra, která najdete u novějších architektur, frameworky spoléhající na hardwarově akcelerované formáty s nižší přesností poběží pomaleji nebo vyžadují záložní režimy.
Jak funguje fakturace při pronájmu GTX 1080?
Instance na ONIE se účtují za každou hodinu, takže platíte pouze za dobu, po kterou je vaše instance GTX 1080 aktivní.
Pronajměte si GTX 1080 po hodinách
Vytvořte si účet, vyberte konfiguraci a připojte se přes SSH. Účtování skončí, jakmile GPU smažete.
Pronajmout GTX 1080