اجاره GPU مدل NVIDIA RTX 3080 بهصورت ساعتی
کارت گرافیک NVIDIA RTX 3080 یک GPU مصرفی با معماری Ampere است که به 10 GB حافظه VRAM مجهز است. این کارت حدود 29.5 TFLOPS توان محاسباتی استاندارد نقطه‌شناور و پهنای باند حافظه حدود 656 GB/s ارائه می‌دهد. در ONIE میتوانید این GPU را با صورتحساب ساعتی، دسترسی SSH و الگوهای آماده مستقر کنید.
مشخصات فنی
VRAM برای هر GPU
معماری
قابلیت محاسباتی
محاسبات FP32
پهنای باند حافظه
محدودیت توان
مقادیر گزارششده توسط ارائهدهنده زیرساخت برای ماشینهای فعلاً فهرستشده؛ عملکرد واقعی بسته به ماشین متفاوت است.
پیکربندیهای موجود
موجودی و قیمتها بهصورت زنده و بهطور مداوم بهروزرسانی میشوند. قیمت نهایی قبل از ثبت سفارش شما تأیید میشود.
در حال بارگذاری قیمتهای زنده…
کاربردهای RTX 3080
استنتاج فشرده LLM
مدل‌های زبانی کوانتیزه‌شده‌ای را که در 10 GB حافظه VRAM جا میشوند، با استفاده از الگوهای از پیش پیکربندی‌شده Ollama یا vLLM اجرا کنید.
گردش‌کارهای تولید تصویر
خطوط لوله دیفیوژن را در ComfyUI با بهره‌گیری از پهنای باند حافظه حدود 656 GB/s اجرا کنید تا خروجی تصویر پایداری داشته باشید.
نمونه‌سازی اولیه مدل با PyTorch
کد یادگیری عمیق را روی کارت Ampere با قابلیت محاسباتی 8.6 توسعه و آزمایش کنید، پیش از آنکه مقیاس را افزایش دهید.
وظایف محاسباتی CUDA
بارهای کاری سفارشی را که از حدود 29.5 TFLOPS عملکرد استاندارد نقطه‌شناور بهره می‌برند، شتاب دهید.
آیا این GPU برای شما مناسب است؟
RTX 3080 را برای نمونه‌سازی اولیه، تولید تصویر و استنتاج در مقیاس کوچک انتخاب کنید، جایی که 10 GB حافظه VRAM و توان محاسباتی قوی Ampere کافی باشد. اگر مدل‌ها یا اندازه batch شما از 10 GB فراتر می‌رود، GPU با حافظه بیشتری را انتخاب کنید، یا برای اسکریپت‌های سبک که به حدود 29.5 TFLOPS نیاز ندارند، یک کارت مصرفی با مشخصات پایین‌تر برگزینید.
مقایسه با GPUهای مشابه
پرسشهای متداول
آیا RTX 3080 برای استنتاج LLM و تولید تصویر مناسب است؟
بله، 10 GB حافظه VRAM و پهنای باند حافظه حدود 656 GB/s آن برای تولید تصویر استاندارد در ComfyUI و اجرای مدل‌های زبانی کوانتیزه‌شده از طریق Ollama یا vLLM کافی است. مدل‌های بزرگ‌تر و کوانتیزه‌نشده به GPU با ظرفیت حافظه بالاتر نیاز خواهند داشت.
کدام الگوهای نرمافزاری برای RTX 3080 در ONIE موجود است؟
میتوانید نمونهها را با الگوهای آماده برای PyTorch/CUDA، vLLM، Ollama و ComfyUI راهاندازی کنید. این کارت از قابلیت محاسباتی 8.6 پشتیبانی میکند تا با چارچوبهای مدرن یادگیری ماشین سازگاری گستردهای داشته باشد.
چه زمانی باید از RTX 3080 به یک GPU بزرگ‌تر ارتقا دهم؟
RTX 3080 توان محاسباتی قوی در سطح مصرفی با حدود 29.5 TFLOPS را در محدوده توان 380 W ارائه می‌دهد، اما به 10 GB حافظه VRAM محدود است. اگر batchهای آموزشی یا وزن‌های مدل شما باعث خطاهای کمبود حافظه میشود، یک GPU ایستگاه کاری یا مرکز داده با بافر حافظه بزرگ‌تر انتخاب مناسبی است.
صورتحساب و دسترسی در ONIE چگونه کار میکند؟
نمونهها تا زمانی که فعال هستند بر اساس ساعت صورتحساب میشوند. علاوه بر هر رابط وب ارائهشده توسط الگوی انتخابی شما، دسترسی کامل SSH برای مدیریت محیط خود دریافت میکنید.
RTX 3080 را بهصورت ساعتی اجاره کنید
یک حساب کاربری بسازید، پیکربندی را انتخاب کنید و از طریق SSH متصل شوید. با حذف GPU، صورتحساب متوقف میشود.
اجاره RTX 3080