NVIDIA RTX 3080 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 3080 は、10 GB の VRAM を搭載した Ampere アーキテクチャのコンシューマー向け GPU です。約 29.5 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能と、約 656 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。ONIE では、時間単位の請求、SSH アクセス、および構築済みテンプレートを使用してこの GPU をデプロイできます。
仕様
GPU あたりの VRAM
アーキテクチャ
Compute Capability
FP32 演算性能
メモリ帯域幅
電力制限
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
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RTX 3080 の主な用途
小規模な LLM 推論
事前構成された Ollama や vLLM のテンプレートを使用し、10 GB の VRAM に収まる量子化言語モデルを実行できます。
画像生成ワークフロー
約 656 GB/s のメモリ帯域幅を活用し、ComfyUI で拡散パイプラインを実行して安定した画像出力を行えます。
PyTorch モデルのプロトタイピング
スケールアップする前に、Compute Capability 8.6 に対応した Ampere カード上でディープラーニングのコードを開発・テストできます。
CUDA 演算タスク
約 29.5 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能を活用し、カスタムワークロードを高速化します。
用途に最適な GPU かどうか
10 GB の VRAM と強力な Ampere 演算性能で十分なプロトタイピング、画像生成、小規模な推論には RTX 3080 をお選びください。モデルやバッチサイズが 10 GB を超える場合はより多くのメモリを搭載した GPU を選択し、約 29.5 TFLOPS の性能を必要としない軽量なスクリプトには下位スペックのコンシューマー向けカードをご検討ください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 3080 は LLM の推論や画像生成に適していますか？
はい、10 GB の VRAM と約 656 GB/s のメモリ帯域幅により、ComfyUI での標準的な画像生成や、Ollama または vLLM を介した量子化言語モデルの処理に対応できます。より大規模な非量子化モデルには、さらに大容量のメモリを備えた GPU が必要になります。
ONIE では RTX 3080 向けにどのようなソフトウェアテンプレートが利用できますか？
PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、および ComfyUI の構築済みテンプレートを使用してインスタンスを起動できます。このカードは Compute Capability 8.6 をサポートしており、最新の機械学習フレームワークと幅広い互換性があります。
RTX 3080 からより上位の GPU へ移行すべきタイミングはいつですか？
RTX 3080 は 380 W の電力枠内で約 29.5 TFLOPS という強力なコンシューマークラスの演算性能を提供しますが、VRAM は 10 GB に制限されています。学習のバッチサイズやモデルの重みによってメモリ不足エラーが発生する場合は、より大きなメモリバッファを備えたワークステーション向けまたはデータセンター向け GPU が適しています。
ONIE での請求とアクセスはどのようになっていますか？
インスタンスは稼働中、1 時間単位で課金されます。選択したテンプレートが提供する Web インターフェースに加え、環境を管理するための完全な SSH アクセスが付与されます。
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アカウントを作成し、構成を選択して SSH で接続できます。GPU を削除すると課金が停止します。
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