NVIDIA RTX 3080 Ti GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 3080 Tiは、12 GBのVRAMと350 WのTDPを備えたAmpereアーキテクチャのコンシューマー向けGPUです。ONIEでは、約35.1 TFLOPSの標準浮動小数点演算性能と約787 GB/sのメモリ帯域幅を提供します。CUDA Compute Capability 8.6に対応しており、中規模の機械学習ワークロード、推論、クリエイティブレンダリングを処理します。
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 Ti の主な用途
量子化LLMの推論
OllamaやvLLMなどの事前設定済みテンプレートを使用し、12 GBのVRAM容量内で軽量モデルや量子化された大規模言語モデルを実行します。
ComfyUIによる画像生成
ComfyUIのテンプレートを使用して画像を生成し、拡散パイプラインをテストします。約787 GB/sのメモリ帯域幅を活かして迅速にプロンプトを処理します。
PyTorchモデルのプロトタイピング
Compute Capability 8.6のAmpere GPU上で、PyTorchとCUDAを使用して小〜中規模のニューラルネットワークを開発、デバッグ、学習させます。
GPUアクセラレーションによるレンダリング
約35.1 TFLOPSの演算性能を活用し、12 GBのメモリ容量内に収まるシーンのレンダリングやテクスチャベイクを行います。
用途に最適な GPU かどうか
RTX 3080 Tiは、12 GBのVRAMに無理なく収まるワークロードにおいて、高いAmpere演算性能を必要とする開発者やクリエイターに適しています。基本的なスクリプト処理や軽量な推論にはより小型のコンシューマー向けGPUを選択し、大規模モデルのファインチューニングや非量子化ウェイトの読み込みを行う場合はより多くのVRAMを備えたGPUへアップグレードしてください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 3080 TiはLLMの推論やファインチューニングに適していますか？
12 GBのVRAMと約787 GB/sのメモリ帯域幅を備えており、OllamaやvLLMを介した小規模モデルや量子化言語モデルの実行に適しています。フルファインチューニングやより大規模な非量子化モデルを実行する場合は、より多くのVRAM容量を持つGPUが推奨されます。
RTX 3080 Tiは同世代の他のAmpereコンシューマー向けGPUと比べてどうですか？
RTX 3080 Tiは、Ampereラインナップにおいて標準のRTX 3080と大容量メモリ搭載のコンシューマー向けカードの中間に位置し、12 GBのVRAMと約35.1 TFLOPSの演算性能を提供します。ワークロードが計算負荷中心で12 GBに収まる場合、上位のメモリクラスに移行することなく高いスループットを得られます。
ONIEのRTX 3080 Tiインスタンスにはどのように接続しますか？
インスタンスが稼働中になると、SSHアクセスで直接接続できます。また、ONIEではPyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUIの事前設定済みテンプレートも提供しているため、すぐに作業を開始できます。
このGPUの請求はどのようになっていますか？
ONIEのインスタンスは時間単位の請求を採用しています。RTX 3080 Tiインスタンスがアクティブな時間に対してのみ料金が発生します。
RTX 3080 Ti を時間単位でレンタル
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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