Magrenta ng NVIDIA RTX 3080 Ti GPU kada oras
Ang NVIDIA RTX 3080 Ti ay isang consumer GPU na may Ampere architecture, may 12 GB na VRAM at 350 W TDP. Sa ONIE, naghahatid ito ng humigit-kumulang 35.1 TFLOPS ng standard floating-point compute at memory bandwidth na humigit-kumulang 787 GB/s. Dahil sa CUDA compute capability 8.6, kaya nitong hawakan ang intermediate na machine learning workloads, inference, at creative rendering.
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 Ti
Quantized LLM Inference
Magpatakbo ng compact at quantized na large language model sa loob ng 12 GB na VRAM budget gamit ang mga handang template tulad ng Ollama o vLLM.
Image Generation gamit ang ComfyUI
Gumawa ng mga larawan at subukan ang diffusion pipeline gamit ang ComfyUI template, gamit ang humigit-kumulang 787 GB/s na memory bandwidth para sa prompt processing.
PyTorch Model Prototyping
Bumuo, mag-debug, at mag-train ng maliit hanggang katamtamang laki ng neural network sa PyTorch at CUDA sa Ampere GPU na may compute capability 8.6.
GPU-Accelerated Rendering
Gamitin ang humigit-kumulang 35.1 TFLOPS na compute performance para mag-render ng mga eksena at mag-bake ng texture na kasya sa 12 GB na memory footprint.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Angkop ang RTX 3080 Ti para sa mga developer at creator na nangangailangan ng malakas na Ampere compute performance para sa mga workload na kasya nang maayos sa 12 GB na VRAM. Pumili ng mas maliit na consumer GPU para sa basic scripting o magaan na inference, o lumipat sa GPU na may mas malaking VRAM kung nagfa-fine-tune ka ng malalaking model o naglo-load ng unquantized weights.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | — | |
| RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang RTX 3080 Ti para sa LLM inference at fine-tuning?
Dahil sa 12 GB na VRAM at humigit-kumulang 787 GB/s na memory bandwidth, angkop ito para sa pagpapatakbo ng mas maliit o quantized na language model gamit ang Ollama o vLLM. Para sa full fine-tuning o pagpapatakbo ng mas malalaking unquantized na model, inirerekomenda ang GPU na may mas malaking VRAM capacity.
Paano ihahambing ang RTX 3080 Ti sa iba pang Ampere consumer GPU?
Nasa pagitan ng karaniwang RTX 3080 at ng mas mataas na memory consumer cards sa Ampere lineup ang RTX 3080 Ti, na may 12 GB na VRAM at humigit-kumulang 35.1 TFLOPS na compute. Kung compute-bound ang workload mo at kasya ito sa 12 GB, nag-aalok ito ng malakas na throughput nang hindi na kailangang umakyat sa mas mataas na memory tier.
Paano ako kokonekta sa RTX 3080 Ti instance sa ONIE?
Maaari kang kumonekta nang direkta sa pamamagitan ng SSH access kapag tumatakbo na ang iyong instance. Nagbibigay din ang ONIE ng mga pre-configured template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI para makapagsimula ka agad.
Paano gumagana ang billing para sa GPU na ito?
Gumagamit ng per-hour billing ang mga instance sa ONIE. Sisingilin ka lang para sa oras na aktibo ang iyong RTX 3080 Ti instance.
Magrenta ng RTX 3080 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 3080 Ti