NVIDIA RTX 5080 GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA RTX 5080 は、Blackwell アーキテクチャを採用し、Compute Capability 12.0 と 16 GB の VRAM を備えたコンシューマー向け GPU です。ONIE では、360 W の電力枠内で約 53.4 TFLOPS の単精度演算性能と約 782 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。時間単位の請求、直接の SSH アクセス、および PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI を含む構築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 5080 の主な用途
量子化 LLM の推論
16 GB の VRAM 割り当てと約 782 GB/s のメモリ帯域幅を活用し、Ollama や vLLM を使用して小型または量子化された言語モデルを実行できます。
画像生成ワークフロー
ComfyUI テンプレートをデプロイし、Blackwell アーキテクチャと約 53.4 TFLOPS の演算性能を活用した画像生成パイプラインを実行できます。
Blackwell 向けコード開発
SSH 経由の標準的な PyTorch/CUDA 環境で、Compute Capability 12.0 をターゲットとした最新カーネルのテストとコンパイルを行えます。
アダプターのファインチューニング
データセットと重みが 16 GB のメモリに収まる小型モデルにおいて、パラメータ効率の高いファインチューニングを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
16 GB の VRAM に収まるワークロードで、Compute Capability 12.0 の Blackwell アーキテクチャと高速なメモリ帯域幅が必要な場合は、RTX 5080 をお選びください。モデルが 16 GB を超える場合はより大規模なワークステーションまたはデータセンター向け GPU を、演算負荷の低い基本的なプロトタイピングにはより小型のコンシューマー向け GPU を選択してください。
類似の GPU と比較
よくある質問
RTX 5080 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 782 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、vLLM や Ollama を介した小型・量子化モデルの推論や、軽量なアダプターのファインチューニングに対応します。大規模モデルのフルファインチューニングには、より多くのメモリ容量を持つ GPU が必要です。
この GPU は、より上位または下位のモデルと比べてどうですか？
コンシューマー向けの Blackwell カードである RTX 5080 は、360 W で Compute Capability 12.0 と約 53.4 TFLOPS を提供し、エントリーレベルのコンシューマー向けカードよりも高いスループットを発揮します。ただし、16 GB という VRAM の上限は、大容量メモリを必要とするワークロード向けに設計された上位のコンシューマー、ワークステーション、またはデータセンター向け GPU と比較すると制限があります。
ONIE ではどのようなソフトウェアテンプレートとアクセス方法が提供されていますか？
インスタンスには完全な SSH アクセスが含まれており、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI の事前設定済みテンプレートを使用して起動できます。この環境は Compute Capability 12.0 をターゲットとするワークフローをサポートしています。
RTX 5080 インスタンスの請求はどのようになっていますか？
ONIE でのご利用料金は時間単位で請求されます。これにより、長期契約の縛りなく、短時間のテストセッションから長時間の実行まで柔軟に GPU をレンタルできます。
RTX 5080 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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