按小時租用 NVIDIA GTX 1080 GPU
NVIDIA GTX 1080 是一款消費級 Pascal 架構 GPU，配備 8 GB VRAM 與 130 W TDP。在 ONIE 上，它可提供約 7.8 TFLOPS 的單精度運算能力與約 227 GB/s 的記憶體頻寬。具備 6.1 運算能力，適用於入門級 CUDA 開發、輕量級推論與基礎算圖任務。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
架構
運算能力 (Compute Capability)
FP32 算力
記憶體頻寬
功耗限制
數值由基礎設施供應商針對目前上架的機器提供；實際效能會因機器而異。
可用配置
即時庫存與價格持續更新，最終價格將於下單前確認。
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GTX 1080 適合的應用場景
入門級 CUDA 開發
透過 SSH 存取，針對 Pascal 6.1 運算能力編寫、編譯並除錯 CUDA 程式碼。
小型模型推論
使用 Ollama 或 PyTorch 範本，在 8 GB VRAM 空間內順暢執行精簡型神經網路與量化語言模型。
基礎影像生成
在 8 GB 記憶體與約 227 GB/s 頻寬足以應付的情況下，於 ComfyUI 中執行標準影像合成工作流程。
傳統機器學習
利用約 7.8 TFLOPS 的單精度效能，訓練與評估表格資料模型或小型卷積網路。
這款 GPU 適合您嗎？
若您的工作負載屬於原型設計、學習或輕量級任務，且可容納於 8 GB VRAM 內、無需現代 Tensor 核心，請選擇 GTX 1080。若工作負載需要超過 8 GB 的記憶體、原生混合精度加速或更高的記憶體頻寬，請選擇較新或更大規格的 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
GTX 1080 適合用於 LLM 推論或微調嗎？
憑藉 8 GB VRAM 與 Pascal 架構，GTX 1080 可使用 Ollama 等範本對高度量化的小型模型進行推論。針對大型語言模型或微調任務，建議選擇具備更多 VRAM 與較新運算能力的 GPU。
ONIE 提供哪些軟體範本與存取方式？
您可以使用預先設定的範本（包含 PyTorch/CUDA、ComfyUI、Ollama 與 vLLM）部署 GTX 1080。我們提供完整的 SSH 存取權限，方便您自訂環境並直接管理檔案。
Pascal 架構對現代深度學習框架有何影響？
GTX 1080 支援 CUDA 6.1 運算能力，能以約 7.8 TFLOPS 執行標準單精度運算。由於缺乏較新架構中的專用矩陣核心，依賴硬體加速低精度格式的框架執行速度會較慢，或需要使用備援模式。
租用 GTX 1080 的計費方式為何？
ONIE 上的執行個體採用按時計費，因此您只需為 GTX 1080 執行個體處於啟用狀態的時間付費。
按小時租用 GTX 1080
建立帳號、選擇配置並透過 SSH 連線。刪除 GPU 即停止計費。
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