Оренда GPU NVIDIA GTX 1080 погодинно
NVIDIA GTX 1080 це споживчий GPU на архітектурі Pascal з 8 ГБ VRAM і TDP 130 Вт. На ONIE він забезпечує близько 7,8 TFLOPS обчислень одинарної точності та близько 227 ГБ/с пропускної здатності пам'яті. Завдяки compute capability 6.1 він підходить для базової розробки на CUDA, легкого інференсу та простих завдань рендерингу.
Характеристики
VRAM на кожен GPU
Архітектура
Обчислювальна здатність
Обчислення FP32
Пропускна здатність пам'яті
Ліміт потужності
Значення, надані постачальником інфраструктури для машин, що наразі представлені; реальна продуктивність залежить від конкретної машини.
Доступні конфігурації
Актуальна наявність і ціни, оновлюються постійно. Остаточну ціну буде підтверджено до оформлення замовлення.
Завантаження актуальних цін…
Для чого підходить GTX 1080
Базова розробка на CUDA
Пишіть, компілюйте та налагоджуйте код CUDA для Pascal compute capability 6.1 через доступ по SSH.
Інференс малих моделей
Запускайте компактні нейронні мережі та квантовані мовні моделі, які вміщуються у 8 ГБ VRAM, за допомогою Ollama або шаблонів PyTorch.
Базова генерація зображень
Виконуйте стандартні робочі процеси синтезу зображень у ComfyUI, для яких достатньо 8 ГБ пам'яті та близько 227 ГБ/с пропускної здатності.
Класичне машинне навчання
Навчайте та оцінюйте моделі для табличних даних або невеликі згорткові мережі, використовуючи близько 7,8 TFLOPS продуктивності одинарної точності.
Чи підходить вам цей GPU?
Обирайте GTX 1080 для прототипування, навчання та легких робочих навантажень, які вміщуються у 8 ГБ VRAM і не потребують сучасних тензорних ядер. Оберіть новіший або потужніший GPU, якщо ваше робоче навантаження потребує більше 8 ГБ пам'яті, нативного прискорення змішаної точності або вищої пропускної здатності пам'яті.
Порівняти зі схожими GPU
| GPU | VRAM на кожен GPU | Архітектура | Обчислення FP32 | Від / годину | Детальніше |
|---|---|---|---|---|---|
| GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | — | |
| Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | Детальніше |
| RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | — | Детальніше |
| RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | — | Детальніше |
Часті запитання
Чи підходить GTX 1080 для інференсу або файнтюнінгу LLM?
Завдяки 8 ГБ VRAM та архітектурі Pascal GTX 1080 може виконувати інференс невеликих, сильно квантованих моделей за допомогою шаблонів на кшталт Ollama. Для більших мовних моделей або завдань файнтюнінгу рекомендується GPU з більшим обсягом VRAM і новішою compute capability.
Які програмні шаблони та способи доступу доступні на ONIE?
Ви можете розгорнути GTX 1080 із попередньо налаштованими шаблонами, зокрема PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama та vLLM. Повний доступ по SSH дає змогу налаштовувати середовище та керувати файлами безпосередньо.
Як архітектура Pascal впливає на сучасні фреймворки глибокого навчання?
GTX 1080 підтримує CUDA compute capability 6.1 і виконує стандартні операції одинарної точності з продуктивністю близько 7,8 TFLOPS. Оскільки в ній немає спеціалізованих матричних ядер, які є в новіших архітектурах, фреймворки, що покладаються на апаратне прискорення форматів нижчої точності, працюватимуть повільніше або потребуватимуть режимів резервної роботи.
Як працює оплата за оренду GTX 1080?
Інстанси на ONIE тарифікуються погодинно, тож ви платите лише за час, поки ваш інстанс GTX 1080 активний.
Орендуйте GTX 1080 погодинно
Створіть обліковий запис, оберіть конфігурацію та підключіться через SSH. Оплата припиняється після видалення GPU.
Орендувати GTX 1080