Վարձակալեք NVIDIA RTX 4080 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 4080 — GPU Ada Lovelace սերնդի սպառողական մակարդակի, 16 ԳԲ VRAM-ով և compute capability 8.9-ով։ Մեր cloud միջավայրում այն ապահովում է մոտ 48.6 TFLOPS single-precision արտադրողականություն և մոտ 576 ԳԲ/վ հիշողության թողունակություն՝ 285 Վտ հզորության դասում։ Կարող եք այն տեղակայել ONIE-ում՝ ժամավճարային վճարումով, լրիվ SSH մուտքով և նախապես կարգավորված ձևանմուշներով։
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 4080-ը
Քվանտացված LLM ինֆերենս
Գործարկեք փոքր և միջին չափի լեզվական մոդելներ, որոնք հարմարավետ տեղավորվում են 16 ԳԲ VRAM-ի մեջ՝ օգտագործելով պատրաստի Ollama կամ vLLM ձևանմուշներ։
Պատկերների գեներացման աշխատանքային հոսքեր
Գեներացրեք բարձր թույլատրողականությամբ պատկերներ և գործարկեք սեփական diffusion խողովակաշարերը՝ օգտագործելով նախապես պատրաստված ComfyUI ձևանմուշը։
Մոդելների նախատիպավորում և LoRA
Մշակեք կոդ և գործարկեք թեթև պարամետր-արդյունավետ fine-tuning աշխատանքներ PyTorch/CUDA-ի վրա՝ Ada Lovelace ճարտարապետության աջակցությամբ։
Խմբաքանակային տվյալների մշակում
Օգտագործեք մոտ 48.6 TFLOPS single-precision հաշվարկային և մոտ 576 ԳԲ/վ հիշողության թողունակություն՝ զուգահեռ տվյալների նախամշակման և ինֆերենսի առաջադրանքների համար։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
RTX 4080-ը հարմար է այն մշակողների համար, ում անհրաժեշտ է Ada Lovelace compute capability 8.9 և 16 ԳԲ VRAM ինֆերենսի, diffusion մոդելների և նախատիպավորման համար։ Եթե պարզ սկրիպտների համար պահանջվում է ավելի քիչ հիշողություն, ընտրեք ավելի փոքր սպառողական GPU, իսկ եթե մոդելի կշիռները գերազանցում են 16 ԳԲ-ը, անցեք ավելի բարձր VRAM ունեցող սպառողական, աշխատանքային կայանի կամ datacenter GPU-ի։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | — | |
| RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Հարմա՞ր է արդյոք RTX 4080-ը LLM ինֆերենսի և fine-tuning-ի համար։
16 ԳԲ VRAM-ով և մոտ 576 ԳԲ/վ հիշողության թողունակությամբ RTX 4080-ը կարող է մշակել ավելի փոքր կամ քվանտացված լեզվական մոդելների ինֆերենս և թեթև LoRA ադապտերներ։ Մեծ մոդելների լրիվ fine-tuning-ը պահանջում է աշխատանքային կայանի կամ datacenter GPU՝ ավելի մեծ հիշողության տարողությամբ։
Ինչպե՞ս է RTX 4080-ը համեմատվում այլ Ada Lovelace GPU-ների հետ։
RTX 4080-ը գտնվում է սպառողական դասի վերին հատվածում՝ 16 ԳԲ VRAM-ով և մոտ 48.6 TFLOPS single-precision հաշվարկային հզորությամբ։ Եթե ձեր աշխատաբեռները հիշողությունից կախված են կամ պահանջում են ավելի մեծ, չքվանտացված մոդելների տեղավորում հիշողության մեջ, դիտարկեք ավելի մեծ VRAM ունեցող GPU-ի անցումը։
Ի՞նչ ծրագրային ձևանմուշներ են հասանելի RTX 4080-ի համար ONIE-ում։
Կարող եք գործարկել instance՝ պատրաստի ձևանմուշներով PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI-ի համար։ Բոլոր instance-ները ներառում են լրիվ SSH մուտք, որպեսզի կարողանաք տեղադրել ձեր անհրաժեշտ կախվածությունները՝ համապատասխան compute capability 8.9-ին։
Ինչպե՞ս է աշխատում RTX 4080 instance-ների վճարումը։
ONIE-ը կիրառում է պարզ ժամավճարային վճարում բոլոր RTX 4080 վարձույթների համար։ Վճարում եք միայն այն ժամանակի համար, երբ ձեր instance-ն ակտիվ է։
Վարձակալեք RTX 4080-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 4080