Louez un GPU NVIDIA RTX 4080 à l’heure
Le NVIDIA RTX 4080 est un GPU grand public d’architecture Ada Lovelace équipé de 16 GB de VRAM et d’une capacité de calcul 8.9. Dans notre environnement cloud, il offre environ 48.6 TFLOPS de performances en simple précision et près de 576 GB/s de bande passante mémoire pour une puissance nominale de 285 W. Vous pouvez le déployer sur ONIE avec une facturation à l’heure, un accès SSH complet et des modèles préconfigurés.
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 4080
Inférence de LLM quantifiés
Exécutez des modèles de langage de petite à moyenne taille qui tiennent aisément dans 16 GB de VRAM grâce aux modèles Ollama ou vLLM prêts à l’emploi.
Workflows de génération d’images
Générez des images haute résolution et exécutez des pipelines de diffusion personnalisés à l’aide du modèle ComfyUI préconfiguré.
Prototypage de modèles et LoRA
Développez du code et exécutez des tâches de fine-tuning légères et efficaces en paramètres sur PyTorch/CUDA avec la prise en charge de l’architecture Ada Lovelace.
Traitement de données par lots
Exploitez environ 48.6 TFLOPS de calcul en simple précision et près de 576 GB/s de bande passante mémoire pour le prétraitement parallèle des données et les tâches d’inférence.
Est-ce le bon GPU pour vous ?
Le RTX 4080 convient aux développeurs ayant besoin de la capacité de calcul 8.9 d’Ada Lovelace et de 16 GB de VRAM pour l’inférence, les modèles de diffusion et le prototypage. Choisissez un GPU grand public plus modeste pour des scripts basiques moins exigeants en mémoire, ou passez à un GPU grand public, de station de travail ou de centre de données doté de davantage de VRAM si les poids de vos modèles dépassent 16 GB.
Comparer avec des GPU similaires
Questions fréquentes
Le RTX 4080 est-il adapté à l’inférence et au fine-tuning de LLM ?
Avec 16 GB de VRAM et environ 576 GB/s de bande passante mémoire, le RTX 4080 gère l’inférence pour les modèles de langage plus petits ou quantifiés ainsi que les adaptateurs LoRA légers. Le fine-tuning complet de grands modèles nécessite un GPU de station de travail ou de centre de données doté d’une plus grande capacité mémoire.
Comment le RTX 4080 se compare-t-il aux autres GPU Ada Lovelace ?
Le RTX 4080 se situe dans le segment grand public supérieur avec 16 GB de VRAM et environ 48.6 TFLOPS de calcul en simple précision. Si vos charges de travail sont limitées par la mémoire ou nécessitent de charger en mémoire des modèles plus volumineux et non quantifiés, envisagez de passer à un GPU disposant de davantage de VRAM.
Quels modèles logiciels sont disponibles pour le RTX 4080 sur ONIE ?
Vous pouvez lancer une instance avec des modèles prêts à l’emploi pour PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI. Toutes les instances incluent un accès SSH complet afin que vous puissiez installer des dépendances personnalisées compatibles avec la capacité de calcul 8.9.
Comment fonctionne la facturation pour les instances RTX 4080 ?
ONIE applique une facturation à l’heure simple et transparente pour toutes les locations de RTX 4080. Vous ne payez que pour la durée pendant laquelle votre instance est active.
Louez le RTX 4080 à l’heure
Créez un compte, choisissez une configuration et connectez-vous via SSH. La facturation s’arrête lorsque vous supprimez le GPU.
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