NVIDIA RTX 3080 Ti GPU-ஐ மணிநேர அடிப்படையில் வாடகைக்கு எடுங்கள்
NVIDIA RTX 3080 Ti என்பது 12 GB VRAM மற்றும் 350 W TDP கொண்ட Ampere கட்டமைப்பு நுகர்வோர் GPU ஆகும். ONIE தளத்தில், இது சுமார் 35.1 TFLOPS நிலையான floating-point compute திறனையும், சுமார் 787 GB/s நினைவக அலைவரிசையையும் வழங்குகிறது. CUDA compute capability 8.6 கொண்ட இந்த GPU, இடைநிலை machine learning பணிச்சுமைகள், inference மற்றும் படைப்பு rendering ஆகியவற்றைக் கையாளுகிறது.
விவரக்குறிப்புகள்
ஒரு GPU-க்கான VRAM
கட்டமைப்பு
Compute capability
FP32 கணினி திறன்
நினைவக அலைவரிசை
மின் வரம்பு
தற்போது பட்டியலிடப்பட்டுள்ள இயந்திரங்களுக்கு உள்கட்டமைப்பு வழங்குநர் அறிவித்த மதிப்புகள்; உண்மையான செயல்திறன் இயந்திரத்துக்கு இயந்திரம் மாறுபடும்.
கிடைக்கக்கூடிய கட்டமைப்புகள்
நேரடி இருப்பு மற்றும் விலைகள், தொடர்ந்து புதுப்பிக்கப்படுகின்றன. ஆர்டர் செய்வதற்கு முன் இறுதி விலை உறுதிப்படுத்தப்படும்.
நேரடி விலைகள் ஏற்றப்படுகின்றன…
RTX 3080 Ti எதற்கு ஏற்றது
Quantized LLM Inference
Ollama அல்லது vLLM போன்ற தயார் டெம்ப்ளேட்களைப் பயன்படுத்தி, 12 GB VRAM வரம்புக்குள் சிறிய மற்றும் quantized பெரிய மொழி மாதிரிகளை இயக்குங்கள்.
ComfyUI மூலம் பட உருவாக்கம்
ComfyUI டெம்ப்ளேட்டைப் பயன்படுத்திப் படங்களை உருவாக்கி diffusion pipelines-ஐச் சோதிக்கவும்; prompt செயலாக்கத்திற்கு சுமார் 787 GB/s நினைவக அலைவரிசையைப் பயன்படுத்திக்கொள்ளவும்.
PyTorch மாதிரி முன்மாதிரி உருவாக்கம்
Ampere GPU (compute capability 8.6) மீது PyTorch மற்றும் CUDA பயன்படுத்தி சிறிய முதல் நடுத்தர நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களை உருவாக்கவும், பிழைதிருத்தவும், பயிற்றுவிக்கவும்.
GPU-முடுக்கப்பட்ட Rendering
12 GB நினைவக வரம்புக்குள் பொருந்தும் காட்சிகளை rendering செய்யவும் textures bake செய்யவும் சுமார் 35.1 TFLOPS compute செயல்திறனைப் பயன்படுத்தவும்.
இது உங்களுக்கு சரியான GPU-வா?
12 GB VRAM வரம்புக்குள் வசதியாகப் பொருந்தும் பணிச்சுமைகளுக்கு வலுவான Ampere compute செயல்திறன் தேவைப்படும் டெவலப்பர்கள் மற்றும் படைப்பாளர்களுக்கு RTX 3080 Ti ஏற்றது. அடிப்படை scripting அல்லது இலகுவான inference-க்கு சிறிய நுகர்வோர் GPU-வைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்; பெரிய மாதிரிகளை fine-tune செய்யவோ quantize செய்யப்படாத weights-ஐ ஏற்றவோ விரும்பினால் அதிக VRAM கொண்ட GPU-விற்கு மேம்படுத்தவும்.
இதே போன்ற GPU-க்களுடன் ஒப்பிடுக
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்
RTX 3080 Ti LLM inference மற்றும் fine-tuning-க்கு ஏற்றதா?
12 GB VRAM மற்றும் சுமார் 787 GB/s நினைவக அலைவரிசையுடன், Ollama அல்லது vLLM மூலம் சிறிய அல்லது quantized மொழி மாதிரிகளை இயக்குவதற்கு இது நன்கு ஏற்றது. முழு fine-tuning அல்லது quantize செய்யப்படாத பெரிய மாதிரிகளை இயக்க, அதிக VRAM திறன் கொண்ட GPU பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
RTX 3080 Ti மற்ற Ampere நுகர்வோர் GPU-களுடன் எப்படி ஒப்பிடுகிறது?
RTX 3080 Ti, Ampere வரிசையில் நிலையான RTX 3080 மற்றும் அதிக நினைவகம் கொண்ட நுகர்வோர் அட்டைகளுக்கு இடையில் அமைந்துள்ளது; இது 12 GB VRAM மற்றும் சுமார் 35.1 TFLOPS compute வழங்குகிறது. உங்கள் பணிச்சுமை compute-bound ஆகவும் 12 GB-க்குள் பொருந்துவதாகவும் இருந்தால், அதிக நினைவக அடுக்குக்கு மாறாமலேயே வலுவான throughput கிடைக்கும்.
ONIE-இல் RTX 3080 Ti instance-உடன் எப்படி இணைப்பது?
Instance இயங்கத் தொடங்கியதும் SSH அணுகல் மூலம் நேரடியாக இணைக்கலாம். PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama மற்றும் ComfyUI-க்கான முன்கட்டமைக்கப்பட்ட டெம்ப்ளேட்களை ONIE வழங்குகிறது, எனவே உடனடியாக வேலையைத் தொடங்கலாம்.
இந்த GPU-க்கான பில்லிங் எப்படி செயல்படுகிறது?
ONIE-இல் உள்ள instances மணி அடிப்படையிலான பில்லிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன. உங்கள் RTX 3080 Ti instance இயங்கும் நேரத்திற்கு மட்டுமே கட்டணம் வசூலிக்கப்படும்.
RTX 3080 Ti-ஐ மணி நேர அடிப்படையில் வாடகைக்கு எடுங்கள்
கணக்கை உருவாக்கவும், கட்டமைப்பைத் தேர்ந்தெடுத்து SSH மூலம் இணைக்கவும். GPU-வை நீக்கும்போது கட்டணம் நிறுத்தப்படும்.
RTX 3080 Ti-ஐ வாடகைக்கு எடுக்கவும்