按小時租用 NVIDIA RTX 5080 GPU
NVIDIA RTX 5080 是一款採用 Blackwell 架構的消費級 GPU，具備 12.0 運算能力與 16 GB VRAM。在 ONIE 上，它在 360 W 的功耗範圍內提供約 53.4 TFLOPS 的單精度運算效能以及約 782 GB/s 的記憶體頻寬。您可以透過按小時計費、直接 SSH 存取，以及包含 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在內的現成範本進行部署。
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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RTX 5080 適合的應用場景
量化 LLM 推論
在 16 GB VRAM 配置與約 782 GB/s 記憶體頻寬下，使用 Ollama 或 vLLM 執行輕量或量化語言模型。
生成式影像工作流程
部署 ComfyUI 範本，利用 Blackwell 架構與約 53.4 TFLOPS 的運算效能執行影像生成流程。
Blackwell 程式碼開發
透過 SSH 在標準 PyTorch/CUDA 環境中，測試並編譯針對運算能力 12.0 的現代核心。
Adapter 微調
針對資料集與權重可容納於 16 GB 記憶體內的小型模型，執行參數高效微調。
這款 GPU 適合您嗎？
若您的工作負載可容納於 16 GB VRAM 內，且需要具備 12.0 運算能力的 Blackwell 架構與高速記憶體頻寬，請選擇 RTX 5080。若您的模型超過 16 GB，請選擇更大容量的工作站或資料中心級 GPU；若僅需進行運算需求較低的基礎原型開發，則可選擇較小型的消費級 GPU。
與同級 GPU 比較
常見問題
RTX 5080 適合用於 LLM 推論與微調嗎？
憑藉 16 GB VRAM 與約 782 GB/s 的記憶體頻寬，它能透過 vLLM 或 Ollama 處理輕量或量化模型的推論，以及輕量級的 Adapter 微調。大型模型的完整微調則需要具備更高記憶體容量的 GPU。
這款 GPU 與更高階或更入門的選項相比如何？
身為消費級 Blackwell 顯示卡，RTX 5080 在 360 W 功耗下提供 12.0 運算能力與約 53.4 TFLOPS 的效能，吞吐量高於入門級消費卡。然而，與專為龐大記憶體工作負載設計的高階消費級、工作站或資料中心級 GPU 相比，其 16 GB VRAM 的上限較受限制。
ONIE 提供哪些軟體範本與存取方式？
執行個體包含完整 SSH 存取權限，並可使用預先設定的 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 範本啟動。該環境支援針對運算能力 12.0 的工作流程。
RTX 5080 執行個體如何計費？
ONIE 的使用量採按小時計費。這讓您可以租用 GPU 進行短期測試或長時間執行，而無需綁定長期合約。
按小時租用 RTX 5080
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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