按小时租用 NVIDIA RTX 2080 Ti GPU
NVIDIA RTX 2080 Ti 是一款基于 Turing 架构的消费级 GPU，可在 ONIE 上按需租用。它配备 11 GB VRAM、约 501 GB/s 的显存带宽以及约 14.6 TFLOPS 的单精度算力。该卡 TDP 为 250 W，计算能力为 7.5，支持按小时计费，非常适合处理轻量级机器学习、推理和图形工作负载。
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。
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RTX 2080 Ti 的适用场景
量化 LLM 推理
使用现成的 Ollama 或 vLLM 模板，运行可容纳在 11 GB VRAM 内的紧凑型或量化语言模型。
图像生成工作流
部署 ComfyUI 来生成图像并测试可在 11 GB 显存空间内顺畅运行的扩散管线。
深度学习原型开发
在扩展到更大规模的硬件之前，在计算能力为 7.5 的 Turing GPU 上编写、调试和测试 PyTorch 及 CUDA 代码。
批量数据处理
利用约 14.6 TFLOPS 的单精度性能和约 501 GB/s 的显存带宽，运行 GPU 加速的数据管线和渲染任务。
这款 GPU 适合您吗？
对于开发、小型模型推理以及符合 11 GB VRAM 限制的适度训练任务，可选择 RTX 2080 Ti。对于大规模训练或非量化模型，请选择显存更大、架构更新的 GPU；如果只是进行基础调试，则可换用更小规格的消费级显卡。
与同类 GPU 对比
常见问题
RTX 2080 Ti 适合用于 LLM 推理和图像生成吗？
是的，其 11 GB VRAM 和约 501 GB/s 的显存带宽可以运行紧凑型或量化语言模型以及标准的扩散模型。对于超过 11 GB 或需要高于 7.5 计算能力的更新架构特性的较大型模型，建议租用显存更大的 GPU。
租用此 GPU 时可以使用哪些软件环境？
您将获得实例的完整 SSH 访问权限，并可以启动包括 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在内的现成模板。该显卡支持兼容计算能力 7.5 的 CUDA 工作负载。
与更新或更大规格的 GPU 相比，RTX 2080 Ti 表现如何？
作为一款拥有 11 GB VRAM 和约 14.6 TFLOPS 单精度算力的 Turing 架构消费级显卡，它比入门级消费类 GPU 提供了更多的显存。不过，针对繁重的训练任务，更新一代的工作站或数据中心级 GPU 能提供更大的 VRAM 和更高的显存带宽。
ONIE 上的 RTX 2080 Ti 实例如何计费？
ONIE 上的实例采用按小时计费模式，因此您只需为 GPU 服务器处于活动状态的时间付费。
按小时租用 RTX 2080 Ti
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 RTX 2080 Ti