Pronájem GPU NVIDIA GTX 1080 s 8 GB VRAM
Pronajměte si cloudové GPU servery s GTX 1080 na hodinu na Cloudj: 8 GB VRAM na architektuře NVIDIA Pascal s výkonem zhruba 7,8 TFLOPS FP32 při úsporném limitu spotřeby 130 W. Jedná se o spolehlivou GPU bez nepříjemných překvapení pro studijní projekty, starší CUDA kód i méně náročné inference, kde zkrátka potřebujete funkční grafickou kartu dostupnou přes SSH. Zkontrolujte požadavky šablony na verzi CUDA, vyberte dostupnou GTX 1080 a pusťte se do práce.
Specifikace GTX 1080
VRAM na GPU
8 GB
Architektura
NVIDIA Pascal
Compute capability
6.1
Výkon FP32
≈ 7.8 TFLOPS
Propustnost paměti
≈ 227 GB/s
Limit příkonu (TDP)
130 W
Hodnoty uváděné poskytovatelem infrastruktury pro aktuálně zalistované stroje; reálný výkon se může u jednotlivých strojů lišit.
Aktuální konfigurace a ceny GTX 1080
Aktuální dostupnost a ceny v reálném čase, průběžně aktualizováno. Konečnou cenu potvrdíte před odesláním objednávky.
PronajmoutCo můžete na cloudovém GPU GTX 1080 provozovat
Starší projekty v CUDA
Přebudujte a spouštějte starší kód v CUDA nebo OpenCL, který byl napsán a optimalizován pro architekturu Pascal.
Vysokoškolské projekty a úkoly
Spouštějte semestrální úlohy v PyTorch nebo TensorFlow na vyhrazeném GPU namísto sdílených počítačů v univerzitní laboratoři.
Nenáročné testování LLM
Vyzkoušejte 3B–7B modely ve 4bitové kvantizaci přes Ollama pro ověření promptů a API integrací.
Dávkové zpracování obrazu
Měňte velikost, filtrujte nebo aplikujte klasické modely počítačového vidění na sady obrázků s hardwarovou GPU akcelerací.
Je GTX 1080 to pravé GPU pro vaše úlohy?
Zvolte GTX 1080 pro prototypování, výuku a méně náročné úlohy, které se vejdou do 8 GB VRAM a nevyžadují moderní tenzorová jádra. Zvolte novější nebo výkonnější GPU, pokud vaše práce vyžaduje více než 8 GB paměti, nativní akceleraci smíšené přesnosti (mixed-precision) nebo vyšší paměťovou propustnost.
Cloudové GPU GTX 1080: Často kladené otázky
Pronajměte si cloudové GPU GTX 1080 s hodinovou platbou
Vyberte si šablonu, zvolte dostupnou konfiguraci a připojte se přes SSH nebo terminál v prohlížeči. Účtování se zastaví, jakmile GPU smažete.