NVIDIA RTX 4080 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 4080 は、16 GB の VRAM と Compute Capability 8.9 を備えた Ada Lovelace アーキテクチャのコンシューマー向け GPU です。当社のクラウド環境では、285 W の定格電力で動作しながら、約 48.6 TFLOPS の単精度演算性能と約 576 GB/s のメモリ帯域幅を発揮します。ONIE では、時間単位の請求、フル SSH アクセス、設定済みテンプレートを利用してデプロイできます。
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 4080 の主な用途
量子化 LLM の推論
構築済みの Ollama や vLLM テンプレートを使用して、16 GB の VRAM に余裕をもって収まる小〜中規模の言語モデルを実行できます。
画像生成ワークフロー
事前構築済みの ComfyUI テンプレートを使用して、高解像度画像の生成やカスタム拡散パイプラインの実行が可能です。
モデルのプロトタイピングと LoRA
Ada Lovelace アーキテクチャに対応した PyTorch/CUDA 環境で、コード開発や軽量なパラメータ効率的ファインチューニングジョブを実行できます。
バッチデータ処理
約 48.6 TFLOPS の単精度演算性能と約 576 GB/s のメモリ帯域幅を活用し、並列データの前処理や推論タスクを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
RTX 4080 は、推論、拡散モデル、プロトタイピングのために Ada Lovelace の Compute Capability 8.9 と 16 GB の VRAM を必要とする開発者に適しています。メモリ要件が低い基本的なスクリプトにはより小規模なコンシューマー向け GPU を選択し、モデルの重みが 16 GB を超える場合は、より大容量の VRAM を搭載したコンシューマー向け、ワークステーション向け、またはデータセンター向け GPU へのステップアップをご検討ください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 4080 は LLM の推論やファインチューニングに適していますか？
16 GB の VRAM と約 576 GB/s のメモリ帯域幅を備える RTX 4080 は、小規模モデルや量子化された言語モデルの推論、および軽量な LoRA アダプターの処理に対応します。大規模モデルのフルファインチューニングには、より大きなメモリ容量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 が必要です。
RTX 4080 は他の Ada Lovelace GPU と比べてどうですか？
RTX 4080 はコンシューマー向け上位セグメントに位置し、16 GB の VRAM と約 48.6 TFLOPS の単精度演算性能を備えています。ワークロードがメモリ帯域幅や容量に依存する場合や、量子化されていない大規模モデルをメモリに収める必要がある場合は、より多くの VRAM を搭載した GPU への移行をご検討ください。
ONIE の RTX 4080 ではどのソフトウェアテンプレートを利用できますか？
PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、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。すべてのインスタンスにはフル SSH アクセスが含まれているため、Compute Capability 8.9 に対応したカスタム依存関係をインストール可能です。
RTX 4080 インスタンスの請求はどのような仕組みですか？
ONIE では、すべての RTX 4080 のレンタルにシンプルな時間単位の請求を採用しています。インスタンスが稼働している時間に対してのみ料金が発生します。
RTX 4080 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。
RTX 4080 をレンタル