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Le NVIDIA RTX 3080 Ti est un GPU grand public d’architecture Ampere doté de 12 GB de VRAM et d’un TDP de 350 W. Sur ONIE, il délivre environ 35.1 TFLOPS de puissance de calcul en virgule flottante standard et une bande passante mémoire d’environ 787 GB/s. Avec une capacité de calcul CUDA 8.6, ce GPU gère les charges de travail intermédiaires de machine learning, l’inférence et le rendu créatif.
Spécifications
VRAM par GPU
Architecture
Capacité de calcul
Calcul FP32
Bande passante mémoire
Limite de puissance
Valeurs communiquées par le fournisseur d’infrastructure pour les machines actuellement répertoriées ; les performances réelles varient selon la machine.
Configurations disponibles
Stock et tarifs en temps réel, mis à jour en continu. Le prix final est confirmé avant votre commande.
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Cas d’usage idéaux pour le RTX 3080 Ti
Inférence LLM quantifiée
Exécutez des grands modèles de langage compacts et quantifiés dans la limite de 12 GB de VRAM à l’aide de modèles prêts à l’emploi comme Ollama ou vLLM.
Génération d’images avec ComfyUI
Générez des images et testez des pipelines de diffusion à l’aide du modèle ComfyUI, en tirant parti d’environ 787 GB/s de bande passante mémoire pour le traitement des prompts.
Prototypage de modèles PyTorch
Développez, déboguez et entraînez des réseaux de neurones de taille petite à moyenne sous PyTorch et CUDA sur un GPU Ampere doté d’une capacité de calcul 8.6.
Rendu accéléré par GPU
Exploitez environ 35.1 TFLOPS de puissance de calcul pour le rendu de scènes et le baking de textures tenant dans une empreinte mémoire de 12 GB.
Est-ce le bon GPU pour vous ?
Le RTX 3080 Ti convient aux développeurs et aux créateurs qui ont besoin de solides performances de calcul Ampere pour des charges de travail tenant confortablement dans 12 GB de VRAM. Choisissez un GPU grand public plus modeste pour des scripts basiques ou une inférence légère, ou passez à un GPU offrant plus de VRAM si vous affinez de grands modèles ou chargez des poids non quantifiés.
Comparer avec des GPU similaires
Questions fréquentes
Le RTX 3080 Ti est-il adapté à l’inférence et à l’affinage de LLM ?
Avec 12 GB de VRAM et environ 787 GB/s de bande passante mémoire, il est bien adapté à l’exécution de modèles de langage plus petits ou quantifiés via Ollama ou vLLM. Pour un affinage complet ou l’exécution de modèles plus grands non quantifiés, un GPU doté d’une capacité de VRAM supérieure est recommandé.
Comment le RTX 3080 Ti se compare-t-il aux GPU grand public Ampere voisins ?
Le RTX 3080 Ti se situe entre le RTX 3080 standard et les cartes grand public à plus grande mémoire de la gamme Ampere, offrant 12 GB de VRAM et environ 35.1 TFLOPS de puissance de calcul. Si votre charge de travail est limitée par le calcul et tient dans 12 GB, il offre un débit élevé sans nécessiter le passage à un palier de mémoire supérieur.
Comment me connecter à l’instance RTX 3080 Ti sur ONIE ?
Vous pouvez vous connecter directement par accès SSH une fois votre instance en cours d’exécution. ONIE fournit également des modèles préconfigurés pour PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI afin que vous puissiez commencer à travailler immédiatement.
Comment fonctionne la facturation pour ce GPU ?
Les instances sur ONIE utilisent une facturation à l’heure. Vous n’êtes facturé que pour la durée pendant laquelle votre instance RTX 3080 Ti est active.
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