Wynajmij GPU NVIDIA RTX 2080 Ti godzinowo
Karta NVIDIA RTX 2080 Ti z architekturą Turing jest dostępna do wynajęcia na żądanie w ONIE. Oferuje 11 GB pamięci VRAM, przepustowość pamięci na poziomie około 501 GB/s i około 14,6 TFLOPS mocy obliczeniowej dla pojedynczej precyzji. Przy TDP wynoszącym 250 W i zdolności obliczeniowej 7.5 nadaje się do lekkiego uczenia maszynowego, inferencji i zadań graficznych, z rozliczeniem za godzinę.
Specyfikacja
VRAM na każde GPU
Architektura
Zdolność obliczeniowa
Moc obliczeniowa FP32
Przepustowość pamięci
Limit mocy
Wartości podane przez dostawcę infrastruktury dla obecnie dostępnych maszyn; rzeczywista wydajność zależy od konkretnej maszyny.
Dostępne konfiguracje
Dostępność i ceny na żywo, aktualizowane na bieżąco. Ostateczna cena zostanie potwierdzona przed złożeniem zamówienia.
Ładowanie aktualnych cen…
Zastosowania RTX 2080 Ti
Inferencja skwantyzowanych LLM
Uruchamianie kompaktowych lub skwantyzowanych modeli językowych mieszczących się w 11 GB VRAM przy użyciu gotowych szablonów Ollama lub vLLM.
Generowanie obrazów
Wdrażanie ComfyUI do generowania obrazów i testowania potoków dyfuzyjnych, które działają swobodnie w ramach 11 GB pamięci.
Prototypowanie deep learningu
Pisanie, debugowanie i testowanie kodu PyTorch i CUDA na GPU z architekturą Turing i zdolnością obliczeniową 7.5 przed skalowaniem na większy sprzęt.
Wsadowe przetwarzanie danych
Wykorzystanie około 14,6 TFLOPS mocy obliczeniowej dla pojedynczej precyzji oraz przepustowości pamięci na poziomie około 501 GB/s w potokach danych i renderingu przyspieszanych przez GPU.
Czy to odpowiednie GPU do Państwa potrzeb?
RTX 2080 Ti sprawdzi się przy tworzeniu oprogramowania, inferencji mniejszych modeli oraz umiarkowanym trenowaniu, o ile mieści się w 11 GB VRAM. Do trenowania na dużą skalę lub modeli niekwantyzowanych lepiej wybrać GPU z większą ilością pamięci i nowszą architekturą. Do podstawowego debugowania wystarczy mniejsza karta konsumencka.
Porównaj z podobnymi GPU
Często zadawane pytania
Czy RTX 2080 Ti nadaje się do inferencji LLM i generowania obrazów?
Tak. Dzięki 11 GB VRAM i przepustowości pamięci na poziomie około 501 GB/s karta obsłuży kompaktowe lub skwantyzowane modele językowe oraz standardowe modele dyfuzyjne. W przypadku większych modeli, które przekraczają 11 GB, lub wymagają funkcji nowszych architektur niż zdolność obliczeniowa 7.5, warto wynająć GPU z większą ilością pamięci.
Jakie środowiska są dostępne po wynajęciu tego GPU?
Dostępny jest pełny dostęp SSH do instancji oraz gotowe szablony, w tym PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama i ComfyUI. Karta obsługuje obciążenia CUDA zgodne ze zdolnością obliczeniową 7.5.
Jak RTX 2080 Ti wypada na tle nowszych lub większych GPU?
Jako karta konsumencka z architekturą Turing, z 11 GB VRAM i około 14,6 TFLOPS mocy obliczeniowej dla pojedynczej precyzji, oferuje więcej pamięci niż GPU konsumenckie z niższej półki. Profesjonalne lub centrowe GPU z nowszych generacji zapewniają jednak więcej VRAM i wyższą przepustowość pamięci przy wymagających zadaniach trenowania.
Jak działa rozliczanie instancji RTX 2080 Ti w ONIE?
Instancje w ONIE są rozliczane za godzinę, a opłata naliczana jest wyłącznie za czas, w którym serwer GPU jest aktywny.
Wynajmij RTX 2080 Ti na godziny
Załóż konto, wybierz konfigurację i połącz się przez SSH. Rozliczanie zatrzymuje się po usunięciu GPU.
Wynajmij RTX 2080 Ti