NVIDIA GTX 1080 GPU گھنٹہ وار کرائے پر لیں
NVIDIA GTX 1080 ایک صارفین کے لیے بنایا گیا Pascal GPU ہے جس میں 8 GB VRAM اور 130 W TDP ہے۔ ONIE پر یہ تقریباً 7.8 TFLOPS سنگل پریسیژن کمپیوٹ اور تقریباً 227 GB/s میموری بینڈوتھ فراہم کرتا ہے۔ compute capability 6.1 کے ساتھ، یہ ابتدائی سطح کی CUDA ڈویلپمنٹ، ہلکی inference اور بنیادی رینڈرنگ کے کاموں کے لیے موزوں ہے۔
تفصیلات
فی GPU VRAM
آرکیٹیکچر
کمپیوٹ کیپیبلٹی
FP32 کمپیوٹ
میموری بینڈوتھ
پاور حد
یہ قدریں انفراسٹرکچر فراہم کنندہ نے فی الحال درج مشینوں کے لیے بتائی ہیں؛ اصل کارکردگی ہر مشین کے لحاظ سے مختلف ہو سکتی ہے۔
دستیاب ترتیبات
براہِ راست اسٹاک اور قیمتیں، مسلسل اپ ڈیٹ ہوتی ہیں۔ آرڈر دینے سے پہلے حتمی قیمت کی تصدیق کی جاتی ہے۔
براہِ راست قیمتیں لوڈ ہو رہی ہیں…
GTX 1080 کس کام کے لیے موزوں ہے
ابتدائی سطح کی CUDA ڈویلپمنٹ
SSH رسائی کے ذریعے Pascal compute capability 6.1 کے لیے CUDA کوڈ لکھیں، کمپائل کریں اور ڈی بگ کریں۔
چھوٹے ماڈلز پر Inference
Ollama یا PyTorch ٹیمپلیٹس کا استعمال کرتے ہوئے کمپیکٹ نیورل نیٹ ورکس اور quantized لینگوئج ماڈلز چلائیں جو 8 GB VRAM میں آسانی سے سما جاتے ہیں۔
بنیادی امیج جنریشن
ComfyUI میں معیاری امیج سنتھیسس ورک فلوز چلائیں، جہاں 8 GB میموری اور تقریباً 227 GB/s بینڈوتھ کافی ہے۔
روایتی مشین لرننگ
تقریباً 7.8 TFLOPS سنگل پریسیژن کارکردگی استعمال کرتے ہوئے ٹیبلر ماڈلز یا چھوٹے convolutional نیٹ ورکس کو ٹرین اور evaluate کریں۔
کیا یہ آپ کے لیے درست GPU ہے؟
پروٹوٹائپنگ، سیکھنے اور ہلکے ورک لوڈز کے لیے GTX 1080 منتخب کریں جو 8 GB VRAM میں سما جائیں اور جنہیں جدید tensor cores کی ضرورت نہ ہو۔ اگر آپ کے ورک لوڈ کو 8 GB سے زیادہ میموری، نیٹو mixed-precision ایکسلریشن یا زیادہ میموری بینڈوتھ درکار ہو تو کوئی نیا یا بڑا GPU منتخب کریں۔
ملتے جلتے GPUs سے موازنہ کریں
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
کیا GTX 1080 LLM inference یا fine-tuning کے لیے موزوں ہے؟
8 GB VRAM اور Pascal آرکیٹیکچر کے ساتھ، GTX 1080 Ollama جیسے ٹیمپلیٹس کا استعمال کرتے ہوئے چھوٹے، بھاری quantized ماڈلز پر inference چلا سکتا ہے۔ بڑے لینگوئج ماڈلز یا fine-tuning کے کاموں کے لیے زیادہ VRAM اور نئی compute capability والا GPU تجویز کیا جاتا ہے۔
ONIE پر کون سے سافٹ ویئر ٹیمپلیٹس اور رسائی کے طریقے دستیاب ہیں؟
آپ GTX 1080 کو PyTorch/CUDA، ComfyUI، Ollama اور vLLM سمیت پہلے سے ترتیب شدہ ٹیمپلیٹس کے ساتھ ڈیپلائے کر سکتے ہیں۔ مکمل SSH رسائی فراہم کی جاتی ہے تاکہ آپ اپنے ماحول کو حسب ضرورت بنا سکیں اور فائلوں کا براہ راست انتظام کر سکیں۔
Pascal آرکیٹیکچر جدید deep learning فریم ورکس کو کیسے متاثر کرتا ہے؟
GTX 1080 CUDA compute capability 6.1 کو سپورٹ کرتا ہے، جو تقریباً 7.8 TFLOPS پر معیاری سنگل پریسیژن آپریشنز چلاتا ہے۔ چونکہ اس میں نئے آرکیٹیکچرز میں موجود مخصوص matrix cores نہیں ہیں، اس لیے وہ فریم ورکس جو ہارڈویئر سے تیز کی گئی کم پریسیژن فارمیٹس پر انحصار کرتے ہیں، سست چلیں گے یا fallback modes درکار ہوں گے۔
GTX 1080 کرائے پر لینے کی بلنگ کیسے کام کرتی ہے؟
ONIE پر instances فی گھنٹہ بلنگ استعمال کرتے ہیں، لہٰذا آپ صرف اس وقت کی ادائیگی کرتے ہیں جب آپ کا GTX 1080 instance فعال ہو۔
GTX 1080 فی گھنٹہ کرائے پر لیں
اکاؤنٹ بنائیں، ایک ترتیب منتخب کریں اور SSH کے ذریعے کنیکٹ کریں۔ GPU حذف کرنے پر بلنگ بند ہو جاتی ہے۔
GTX 1080 کرائے پر لیں