按小时租用 NVIDIA GTX 1080 GPU
NVIDIA GTX 1080 是一款消费级 Pascal 架构 GPU，配备 8 GB VRAM，TDP 为 130 W。在 ONIE 上，它可提供约 7.8 TFLOPS 的单精度算力和约 227 GB/s 的显存带宽。凭借 6.1 的计算能力，它适用于入门级 CUDA 开发、轻量级推理和基础渲染任务。
规格参数
单卡 VRAM
架构
计算能力
FP32 算力
显存带宽
功耗限制
数值由基础设施提供商根据当前上架机器提供；实际性能因机器而异。
可用配置
实时库存与价格，持续更新。最终价格将在您下单前确认。
正在加载实时价格…
GTX 1080 的适用场景
入门级 CUDA 开发
通过 SSH 访问，针对计算能力 6.1 的 Pascal 架构编写、编译和调试 CUDA 代码。
小模型推理
使用 Ollama 或 PyTorch 模板，运行可轻松装入 8 GB VRAM 的紧凑型神经网络和量化语言模型。
基础图像生成
在 ComfyUI 中执行标准图像合成工作流，8 GB 显存和约 227 GB/s 的带宽足以应对此类需求。
传统机器学习
利用约 7.8 TFLOPS 的单精度性能，训练和评估表格数据模型或小型卷积网络。
这款 GPU 适合您吗？
若进行原型开发、学习以及适合在 8 GB VRAM 内运行且不需要现代张量核心的轻量级工作负载，可选择 GTX 1080。如果工作负载需要超过 8 GB 的显存、原生混合精度加速或更高的显存带宽，请选择更新或显存更大的 GPU。
与同类 GPU 对比
常见问题
GTX 1080 适合进行 LLM 推理或微调吗？
凭借 8 GB VRAM 和 Pascal 架构，GTX 1080 可以使用 Ollama 等模板对经过深度量化的小型模型进行推理。对于较大的语言模型或微调任务，建议使用具备更大 VRAM 和更高计算能力的 GPU。
ONIE 提供哪些软件模板和访问方式？
您可以使用包括 PyTorch/CUDA、ComfyUI、Ollama 和 vLLM 在内的预配置模板部署 GTX 1080。实例提供完整的 SSH 访问权限，方便您直接自定义环境和管理文件。
Pascal 架构对现代深度学习框架有何影响？
GTX 1080 支持 CUDA 计算能力 6.1，能以约 7.8 TFLOPS 的性能运行标准单精度运算。由于缺乏较新架构中的专用矩阵核心，依赖硬件加速低精度格式的框架运行速度会较慢，或者需要使用回退模式。
租用 GTX 1080 如何计费？
ONIE 上的实例采用按小时计费模式，您只需为 GTX 1080 实例处于活动状态的时间付费。
按小时租用 GTX 1080
创建账户、选择配置并通过 SSH 连接。删除 GPU 后即停止计费。
租用 GTX 1080