NVIDIA GTX 1080 GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA GTX 1080 ist eine Pascal-GPU aus dem Consumer-Segment, ausgestattet mit 8 GB VRAM und einer TDP von 130 W. Auf ONIE liefert sie rund 7.8 TFLOPS an Single-Precision-Rechenleistung und etwa 227 GB/s Speicherbandbreite. Mit der Compute Capability 6.1 eignet sie sich für grundlegende CUDA-Entwicklung, schlanke Inferenz-Workloads und einfache Rendering-Aufgaben.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
Architektur
Compute-Capability
FP32-Rechenleistung
Speicherbandbreite
Leistungslimit
Vom Infrastrukturanbieter gemeldete Werte für aktuell gelistete Systeme; die tatsächliche Leistung variiert je nach System.
Verfügbare Konfigurationen
Aktueller Bestand und Preise, laufend aktualisiert. Der Endpreis wird vor der Bestellung bestätigt.
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Wofür sich die GTX 1080 eignet
Grundlegende CUDA-Entwicklung
Schreiben, kompilieren und debuggen Sie per SSH-Zugriff CUDA-Code für die Pascal Compute Capability 6.1.
Inferenz kleiner Modelle
Führen Sie kompakte neuronale Netze und quantisierte Sprachmodelle, die problemlos in 8 GB VRAM passen, mit Vorlagen für Ollama oder PyTorch aus.
Einfache Bildgenerierung
Führen Sie Standard-Workflows zur Bildsynthese in ComfyUI aus, für die 8 GB Speicher und rund 227 GB/s Bandbreite ausreichen.
Klassisches Machine Learning
Trainieren und evaluieren Sie tabellarische Modelle oder kleine Faltungsnetzwerke unter Nutzung von rund 7.8 TFLOPS Single-Precision-Leistung.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die GTX 1080 für Prototyping, Lernprojekte und leichte Workloads, die in 8 GB VRAM passen und keine modernen Tensor-Kerne erfordern. Greifen Sie zu einer neueren oder größeren GPU, wenn Ihr Workload mehr als 8 GB Speicher, native Mixed-Precision-Beschleunigung oder eine höhere Speicherbandbreite benötigt.
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Häufig gestellte Fragen
Eignet sich die GTX 1080 für LLM-Inferenz oder Fine-Tuning?
Mit 8 GB VRAM und der Pascal-Architektur kann die GTX 1080 mithilfe von Vorlagen wie Ollama für die Inferenz kleiner, stark quantisierter Modelle eingesetzt werden. Für größere Sprachmodelle oder Fine-Tuning-Aufgaben empfiehlt sich eine GPU mit mehr VRAM und einer neueren Compute Capability.
Welche Software-Vorlagen und Zugriffsmethoden sind auf ONIE verfügbar?
Sie können die GTX 1080 mit vorkonfigurierten Vorlagen wie PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama und vLLM bereitstellen. Sie erhalten vollen SSH-Zugriff, sodass Sie Ihre Umgebung individuell anpassen und Dateien direkt verwalten können.
Wie wirkt sich die Pascal-Architektur auf moderne Deep-Learning-Frameworks aus?
Die GTX 1080 unterstützt die CUDA Compute Capability 6.1 und führt Standard-Single-Precision-Operationen mit rund 7.8 TFLOPS aus. Da ihr die spezialisierten Matrix-Kerne neuerer Architekturen fehlen, laufen Frameworks, die auf hardwarebeschleunigte Formate mit geringerer Präzision setzen, langsamer oder erfordern Fallback-Modi.
Wie funktioniert die Abrechnung bei der Miete einer GTX 1080?
Instanzen auf ONIE werden stundengenau abgerechnet, sodass Sie nur für die Zeit zahlen, in der Ihre GTX 1080-Instanz aktiv ist.
Die GTX 1080 stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.
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