Վարձակալեք NVIDIA RTX 5080 GPU ժամավճարով
NVIDIA RTX 5080-ը սպառողական դասի GPU է՝ կառուցված Blackwell ճարտարապետության վրա, compute capability 12.0-ով և 16 ԳԲ VRAM-ով։ ONIE-ում այն ապահովում է մոտ 53.4 TFLOPS single-precision հաշվարկային հզորություն և մոտ 782 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակություն՝ 360 Վտ էներգասպառմամբ։ Դուք կարող եք այն տեղակայել ժամային վճարումով, ուղիղ SSH հասանելիությամբ և պատրաստ շաբլոններով, ներառյալ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI։
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 5080-ը
Քվանտացված LLM ինֆերենս
Գործարկեք կոմպակտ կամ քվանտացված լեզվական մոդելներ Ollama-ի կամ vLLM-ի միջոցով՝ 16 ԳԲ VRAM-ի և մոտ 782 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակության սահմաններում։
Generative պատկերների աշխատանքային հոսքեր
Տեղակայեք ComfyUI շաբլոններ՝ պատկերների գեներացման խողովակաշարերը գործարկելու համար՝ օգտագործելով Blackwell ճարտարապետությունը և մոտ 53.4 TFLOPS հաշվարկային հզորությունը։
Blackwell կոդի մշակում
Փորձարկեք և կոմպիլյացիա արեք ժամանակակից kernel-ներ, որոնք թիրախավորում են compute capability 12.0-ը, ստանդարտ PyTorch/CUDA միջավայրում՝ SSH-ի միջոցով։
Adapter-ների fine-tuning
Կատարեք պարամետրերի արդյունավետ fine-tuning փոքր մոդելների վրա, երբ տվյալները և կշիռները տեղավորվում են 16 ԳԲ հիշողության մեջ։
Արդյո՞ք սա Ձեզ հարմար GPU է։
Ընտրեք RTX 5080-ը, եթե ձեզ անհրաժեշտ է Blackwell ճարտարապետություն՝ compute capability 12.0-ով և արագ հիշողության թողունակություն այն աշխատանքային բեռների համար, որոնք տեղավորվում են 16 ԳԲ VRAM-ի մեջ։ Ընտրեք ավելի մեծ աշխատանքային կամ datacenter GPU, եթե ձեր մոդելները գերազանցում են 16 ԳԲ-ը, կամ ավելի փոքր սպառողական GPU՝ հիմնական նախատիպավորման համար, որտեղ հաշվարկային պահանջները ավելի ցածր են։
Համեմատել նման GPU-ների հետ
| GPU | VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար | Ճարտարապետություն | FP32 հաշվարկ | Սկսած / ժամ | Մանրամասներ |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | — | |
| RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
| RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | — | Մանրամասներ |
Հաճախ տրվող հարցեր
Արդյո՞ք RTX 5080-ը հարմար է LLM ինֆերենսի և fine-tuning-ի համար։
16 ԳԲ VRAM-ով և մոտ 782 ԳԲ/վրկ հիշողության թողունակությամբ այն ապահովում է կոմպակտ կամ քվանտացված մոդելների ինֆերենս vLLM-ի կամ Ollama-ի միջոցով, ինչպես նաև թեթև adapter fine-tuning։ Մեծ մոդելների լրիվ fine-tuning-ի համար անհրաժեշտ է ավելի մեծ հիշողության տարողությամբ GPU։
Ինչպե՞ս է այս GPU-ն համեմատվում ավելի մեծ կամ փոքր տարբերակների հետ։
Որպես սպառողական դասի Blackwell քարտ՝ RTX 5080-ը ապահովում է compute capability 12.0 և մոտ 53.4 TFLOPS 360 Վտ-ում՝ տալով ավելի մեծ թողունակություն, քան մուտքային մակարդակի սպառողական քարտերը։ Սակայն դրա 16 ԳԲ VRAM-ի սահմանաչափը ավելի սահմանափակ է, քան մեծ հիշողության աշխատանքների համար նախատեսված բարձրակարգ սպառողական, աշխատանքային կամ datacenter GPU-ները։
Ի՞նչ ծրագրային շաբլոններ և մուտքի եղանակներ են ներառված ONIE-ում։
Instance-ները ներառում են լրիվ SSH հասանելիություն և կարող են գործարկվել նախապես կարգավորված շաբլոններով PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama և ComfyUI համար։ Միջավայրը աջակցում է compute capability 12.0-ը թիրախավորող աշխատանքային հոսքերին։
Ինչպե՞ս է աշխատում վճարումը RTX 5080 instance-ների համար։
ONIE-ում օգտագործումը վճարվում է ժամային հիմունքներով։ Սա թույլ է տալիս վարձակալել GPU-ն կարճ փորձարկումների կամ երկարատև աշխատանքների համար՝ առանց երկարաժամկետ պարտավորությունների։
Վարձակալեք RTX 5080-ը ժամավճարով
Ստեղծեք հաշիվ, ընտրեք կոնֆիգուրացիա և միացեք SSH-ով։ Վճարումը դադարում է, երբ ջնջում եք GPU-ն։
Վարձակալել RTX 5080