Magrenta ng NVIDIA RTX 2080 Ti GPU kada oras
Ang NVIDIA RTX 2080 Ti ay isang consumer GPU na nakabase sa Turing architecture at available para sa on-demand rental sa ONIE. Mayroon itong 11 GB na VRAM at humigit-kumulang 501 GB/s na memory bandwidth, kasama ang humigit-kumulang 14.6 TFLOPS ng single-precision compute. Dahil sa 250 W TDP at compute capability 7.5, kaya nitong hawakan ang magagaan na machine learning, inference, at graphics workloads na may per-hour billing.
Mga Specification
VRAM bawat GPU
Architecture
Compute capability
FP32 compute
Memory bandwidth
Power limit
Mga halagang iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang aktuwal na performance depende sa makina.
Mga available na configuration
Live na stock at presyo, patuloy na ina-update. Kukumpirmahin ang huling presyo bago ka mag-order.
Kinukuha ang live na presyo…
Para saan ang RTX 2080 Ti
Quantized LLM Inference
Patakbuhin ang maliliit o quantized na language model na kasya sa 11 GB na VRAM gamit ang mga handang template ng Ollama o vLLM.
Image Generation Workflows
I-deploy ang ComfyUI para makapag-generate ng mga larawan at masubukan ang mga diffusion pipeline na maayos na gumagana sa loob ng 11 GB na memory.
Deep Learning Prototyping
Magsulat, mag-debug, at mag-test ng PyTorch at CUDA code sa Turing GPU na may compute capability 7.5 bago mag-scale sa mas malalaking hardware.
Batch Data Processing
Gamitin ang humigit-kumulang 14.6 TFLOPS ng single-precision performance at humigit-kumulang 501 GB/s na memory bandwidth para sa mga GPU-accelerated na data pipeline at rendering.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang RTX 2080 Ti para sa development, inference ng mas maliliit na model, at katamtamang training tasks na kasya sa 11 GB na VRAM. Pumili ng GPU na may mas maraming memory at mas bagong architecture para sa malakihang training o hindi naka-quantize na model, o lumipat sa mas maliit na consumer card para sa basic debugging.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | — | |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang RTX 2080 Ti para sa LLM inference at image generation?
Oo, ang 11 GB na VRAM at humigit-kumulang 501 GB/s na memory bandwidth nito ay kayang magpatakbo ng maliliit o quantized na language model at karaniwang diffusion model. Para sa mas malalaking model na lumalampas sa 11 GB o nangangailangan ng features mula sa mas bagong architecture na higit sa compute capability 7.5, mas mainam na mag-rent ng GPU na may mas mataas na memory.
Anong software environment ang available kapag nirentahan ko ang GPU na ito?
Makakakuha ka ng buong SSH access sa iyong instance at makakapag-launch ng mga handang template, kabilang ang PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI. Sinusuportahan ng card ang mga CUDA workload na tugma sa compute capability 7.5.
Paano ihahambing ang RTX 2080 Ti sa mas bago o mas malalaking GPU?
Bilang consumer card ng Turing generation na may 11 GB na VRAM at humigit-kumulang 14.6 TFLOPS ng single-precision compute, mas maraming memory ito kumpara sa mga entry-level na consumer GPU. Gayunman, ang mga workstation o datacenter GPU ng mas bagong henerasyon ay may mas maraming VRAM at mas mataas na memory bandwidth para sa mabibigat na training job.
Paano gumagana ang billing para sa mga RTX 2080 Ti instance sa ONIE?
Gumagamit ng per-hour billing ang mga instance sa ONIE, kaya binabayaran mo lang ang oras na aktibo ang iyong GPU server.
Magrenta ng RTX 2080 Ti kada oras
Gumawa ng account, pumili ng configuration at kumonekta sa pamamagitan ng SSH. Titigil ang billing kapag dinelete mo ang GPU.
Magrenta ng RTX 2080 Ti