Վարձակալեք NVIDIA RTX 2080 Ti GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 2080 Ti-ն Turing ճարտարապետությամբ սպառողական GPU է, որը ONIE-ում հասանելի է ըստ պահանջի վարձակալման համար։ Այն ունի 11 GB VRAM, մոտ 501 GB/s հիշողության թողունակություն և մոտ 14.6 TFLOPS single-precision հզորություն։ 250 W TDP-ով և compute capability 7.5-ով այն աշխատում է թեթև մեքենայական ուսուցման, ինֆերենսի և գրաֆիկական բեռների հետ՝ ժամային վճարմամբ։
Բնութագրեր
VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար
Ճարտարապետություն
Հաշվարկային հնարավորություն (compute capability)
FP32 հաշվարկ
Հիշողության թողունակություն
Սնուցման սահման
Արժեքները տրամադրված են ենթակառուցվածքի մատակարարի կողմից՝ ներկայումս ցուցադրվող մեքենաների համար. իրական աշխատանքը տարբերվում է ըստ մեքենայի։
Հասանելի կոնֆիգուրացիաներ
Առկայությունը և գները թարմացվում են անընդհատ։ Վերջնական գինը հաստատվում է պատվիրելուց առաջ։
Բեռնվում են գները…
Ինչի համար է հարմար RTX 2080 Ti-ը
Քվանտացված LLM ինֆերենս
Գործարկեք կոմպակտ կամ քվանտացված լեզվական մոդելներ, որոնք տեղավորվում են 11 GB VRAM-ի մեջ, պատրաստի Ollama կամ vLLM կաղապարների միջոցով։
Պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր
Տեղակայեք ComfyUI՝ պատկերներ գեներացնելու և դիֆուզիոն խողովակաշարերը փորձարկելու համար, որոնք հարմարավետ աշխատում են 11 GB հիշողության սահմաններում։
Խորը ուսուցման նախատիպավորում
Գրեք, վրիպազերծեք և փորձարկեք PyTorch և CUDA կոդը Turing GPU-ի վրա՝ compute capability 7.5-ով, մինչ ավելի մեծ սարքավորումների անցնելը։
Խմբաքանակային տվյալների մշակում
Օգտագործեք մոտ 14.6 TFLOPS single-precision արդյունավետություն և մոտ 501 GB/s հիշողության թողունակություն GPU-ով արագացված տվյալների խողովակաշարերի և ռենդերինգի համար։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք RTX 2080 Ti-ն մշակման, ավելի փոքր մոդելների ինֆերենսի և միջին ծավալի ուսուցման աշխատանքների համար, որոնք տեղավորվում են 11 GB VRAM-ի մեջ։ Մեծ մասշտաբի ուսուցման կամ չքվանտացված մոդելների համար ընտրեք ավելի շատ հիշողություն և նորագույն ճարտարապետություն ունեցող GPU, կամ բազմաթիվ սխալների հայտնաբերման համար՝ ավելի փոքր սպառողական քարտ։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | — | |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք RTX 2080 Ti-ն հարմար է LLM ինֆերենսի և պատկերների գեներացման համար։
Այո, դրա 11 GB VRAM-ը և մոտ 501 GB/s հիշողության թողունակությունը կարող են գործարկել կոմպակտ կամ քվանտացված լեզվական մոդելներ և ստանդարտ դիֆուզիոն մոդելներ։ 11 GB-ը գերազանցող մեծ մոդելների կամ compute capability 7.5-ից դուրս նորագույն ճարտարապետության գործառույթների համար խորհուրդ ենք տալիս վարձակալել ավելի մեծ հիշողությամբ GPU։
Ի՞նչ ծրագրային միջավայրեր են հասանելի այս GPU-ն վարձակալելիս։
Դուք ստանում եք ձեր օրինակին լրիվ SSH մուտք և կարող եք գործարկել պատրաստի կաղապարներ, այդ թվում՝ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI։ Քարտը աջակցում է compute capability 7.5-ին համապատասխան CUDA բեռներին։
Ինչպե՞ս է RTX 2080 Ti-ն համեմատվում նորագույն կամ ավելի մեծ GPU-ների հետ։
Որպես Turing սերնդի սպառողական քարտ, 11 GB VRAM-ով և մոտ 14.6 TFLOPS single-precision հզորությամբ, այն ավելի շատ հիշողություն է առաջարկում, քան մուտքային մակարդակի սպառողական GPU-ները։ Այնուամենայնիվ, նորագույն սերնդի աշխատանքային կամ datacenter GPU-ները ապահովում են ավելի շատ VRAM և բարձր հիշողության թողունակություն ծանր ուսուցման աշխատանքների համար։
Ինչպե՞ս է աշխատում վճարումը ONIE-ի RTX 2080 Ti օրինակների համար։
ONIE-ի օրինակները օգտագործում են ժամային վճարում, այնպես որ դուք վճարում եք միայն այն ժամանակի համար, երբ ձեր GPU սերվերն ակտիվ է։
Վարձակալեք RTX 2080 Ti-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 2080 Ti