Magrenta ng NVIDIA RTX 3080 GPU kada oras
Ang NVIDIA RTX 3080 ay isang consumer GPU na may arkitekturang Ampere at 10 GB na VRAM. Naghahatid ito ng humigit-kumulang 29.5 TFLOPS ng karaniwang floating-point compute at memory bandwidth na humigit-kumulang 656 GB/s. Sa ONIE, maaari mong i-deploy ang GPU na ito na may singilin kada oras, SSH access, at handang mga template.
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 3080
Compact na LLM Inference
Magpatakbo ng mga quantized na language model na kasya sa 10 GB ng VRAM gamit ang preconfigured na Ollama o vLLM template.
Mga Workflow sa Image Generation
Patakbuhin ang mga diffusion pipeline sa ComfyUI gamit ang humigit-kumulang 656 GB/s na memory bandwidth para sa tuloy-tuloy na output ng larawan.
Prototyping ng PyTorch Model
Bumuo at subukan ang deep learning code sa Ampere card na may compute capability 8.6 bago mag-scale up.
Mga CUDA Compute Task
Pabilisin ang mga custom na workload na gumagamit ng humigit-kumulang 29.5 TFLOPS ng karaniwang floating-point performance.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang RTX 3080 para sa prototyping, image generation, at maliliit na inference kung saan sapat na ang 10 GB ng VRAM at malakas na Ampere compute. Pumili ng GPU na may mas malaking memory kung ang iyong mga model o batch size ay lumalagpas sa 10 GB, o pumili ng mas mababang-spec na consumer card para sa magagaan na script na hindi nangangailangan ng humigit-kumulang 29.5 TFLOPS.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | — | |
| RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang RTX 3080 para sa LLM inference at image generation?
Oo, ang 10 GB na VRAM at humigit-kumulang 656 GB/s na memory bandwidth nito ay kayang humawak ng karaniwang image generation sa ComfyUI at mga quantized na language model sa pamamagitan ng Ollama o vLLM. Ang mas malalaking hindi naka-quantize na model ay mangangailangan ng GPU na may mas mataas na kapasidad ng memory.
Anong software template ang available para sa RTX 3080 sa ONIE?
Maaari kang maglunsad ng instance gamit ang mga handang template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI. Sinusuportahan ng card ang compute capability 8.6 para sa malawak na compatibility sa mga modernong machine learning framework.
Kailan dapat lumipat mula sa RTX 3080 patungo sa mas malaking GPU?
Nagbibigay ang RTX 3080 ng malakas na consumer-class na compute na humigit-kumulang 29.5 TFLOPS sa loob ng 380 W power envelope, ngunit limitado ito sa 10 GB na VRAM. Kung ang iyong training batch o model weights ay nagdudulot ng out-of-memory error, ang angkop na pagpipilian ay workstation o datacenter GPU na may mas malaking memory buffer.
Paano gumagana ang billing at access sa ONIE?
Sinisingil ang mga instance kada oras habang aktibo ang mga ito. Makakakuha ka ng buong SSH access para pamahalaan ang iyong environment, kasama ang anumang web interface na ibinigay ng napili mong template.
Magrenta ng RTX 3080 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 3080