იქირავეთ NVIDIA RTX 3080 GPU საათობრივად
NVIDIA RTX 3080 — Ampere-არქიტექტურის სამომხმარებლო GPU, 10 GB VRAM-ით. უზრუნველყოფს დაახლოებით 29.5 TFLOPS სტანდარტულ მცურავმძიმიან გამოთვლით სიმძლავრეს და დაახლოებით 656 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას. ONIE-ზე ამ GPU-ს შეგიძლიათ გაუშვათ საათობრივი ანგარიშსწორებით, SSH წვდომით და მზა შაბლონებით.
სპეციფიკაციები
VRAM თითო GPU-ზე
არქიტექტურა
გამოთვლითი შესაძლებლობა
FP32 გამოთვლები
მეხსიერების გამტარუნარიანობა
სიმძლავრის ლიმიტი
მნიშვნელობები მოწოდებულია ინფრასტრუქტურის პროვაიდერის მიერ ამჟამად ჩამონათვალში არსებული მანქანებისთვის; რეალური მუშაობა მანქანის მიხედვით განსხვავდება.
ხელმისაწვდომი კონფიგურაციები
რეალურ დროში განახლებადი მარაგი და ფასები. საბოლოო ფასი დადასტურდება შეკვეთამდე.
რეალური ფასები იტვირთება…
რისთვისაა კარგი RTX 3080
კომპაქტური LLM ინფერენსი
გაუშვით კვანტიზებული ენობრივი მოდელები, რომლებიც ეტევა 10 GB VRAM-ში, წინასწარ კონფიგურირებული Ollama ან vLLM შაბლონების გამოყენებით.
გამოსახულების გენერაციის სამუშაო პროცესები
შეასრულეთ დიფუზიის პაიფლაინები ComfyUI-ში, დაახლოებით 656 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობის გამოყენებით სტაბილური გამოსახულებების გამოსატანად.
PyTorch მოდელების პროტოტიპირება
შეიმუშავეთ და ატესტეთ ღრმა სწავლების კოდი Ampere ბარათზე, რომლის გამოთვლითი შესაძლებლობაა 8.6, სანამ მასშტაბს გაზრდიდეთ.
CUDA გამოთვლითი ამოცანები
დააჩქარეთ მორგებული სამუშაო დატვირთვები, რომლებიც იყენებს დაახლოებით 29.5 TFLOPS სტანდარტულ მცურავმძიმიან მწარმოებლურობას.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ RTX 3080 პროტოტიპირებისთვის, გამოსახულების გენერაციისა და მცირე მასშტაბის ინფერენსისთვის, სადაც საკმარისია 10 GB VRAM და ძლიერი Ampere გამოთვლითი შესაძლებლობები. აირჩიეთ უფრო მეტი მეხსიერების მქონე GPU, თუ თქვენი მოდელები ან batch-ის ზომები აღემატება 10 GB-ს, ან აირჩიეთ უფრო სუსტი სამომხმარებლო ბარათი მსუბუქი სკრიპტებისთვის, რომლებსაც დაახლოებით 29.5 TFLOPS არ სჭირდებათ.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
შესაფერისია თუ არა RTX 3080 LLM ინფერენსისა და გამოსახულების გენერაციისთვის?
დიახ, მისი 10 GB VRAM და დაახლოებით 656 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა საკმარისია სტანდარტული გამოსახულების გენერაციისთვის ComfyUI-ში და კვანტიზებული ენობრივი მოდელებისთვის Ollama-ს ან vLLM-ის მეშვეობით. უფრო დიდი, არაკვანტიზებული მოდელებისთვის საჭირო იქნება უფრო მაღალი მეხსიერების ტევადობის მქონე GPU.
რა პროგრამული შაბლონებია ხელმისაწვდომი RTX 3080-სთვის ONIE-ზე?
შეგიძლიათ გაუშვათ ინსტანსები მზა შაბლონებით PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama და ComfyUI-სთვის. ბარათი მხარს უჭერს გამოთვლით შესაძლებლობას 8.6, რაც უზრუნველყოფს თანამედროვე მანქანური სწავლების ჩარჩოებთან ფართო თავსებადობას.
როდის უნდა გადავიდე RTX 3080-იდან უფრო დიდ GPU-ზე?
RTX 3080 უზრუნველყოფს ძლიერ სამომხმარებლო დონის გამოთვლით სიმძლავრეს დაახლოებით 29.5 TFLOPS-ით 380 W სიმძლავრის ფარგლებში, მაგრამ შეზღუდულია 10 GB VRAM-ით. თუ თქვენი სასწავლო batch-ები ან მოდელის წონები იწვევს out-of-memory შეცდომებს, შესაბამისი არჩევანია უფრო დიდი მეხსიერების ბუფერის მქონე სამუშაო სადგურის ან დატაცენტრის GPU.
როგორ მუშაობს ანგარიშსწორება და წვდომა ONIE-ზე?
ინსტანსები ანგარიშდება საათობრივად, სანამ ისინი აქტიურია. თქვენ იღებთ სრულ SSH წვდომას თქვენს გარემოზე მართვისთვის, ასევე თქვენს მიერ არჩეული შაბლონის მიერ მოწოდებულ ნებისმიერ ვებ-ინტერფეისთან ერთად.
იქირავეთ RTX 3080 საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ RTX 3080