Pronajměte si GPU NVIDIA RTX 2080 Ti s 11 GB VRAM
Pronajměte si cloudové GPU servery s RTX 2080 Ti s hodinovou tarifikací na Cloudj: 11 GB VRAM, architektura NVIDIA Turing a zhruba 14.6 TFLOPS FP32 s paměťovou propustností 501 GB/s. Jde o nejvyšší spotřebitelskou kartu generace Turing a praktickou volbu pro vývojáře provozující 13B LLM ve 4 bitech, SD 1.5 a SDXL nebo trénování v FP16 při limitu spotřeby 250 W. Vyberte si šablonu ComfyUI, Ollama nebo PyTorch a připojte se přes SSH.
Specifikace RTX 2080 Ti
VRAM na GPU
11 GB
Architektura
NVIDIA Turing
Compute capability
7.5
Výkon FP32
≈ 14.6 TFLOPS
Propustnost paměti
≈ 501 GB/s
Limit příkonu (TDP)
250 W
Hodnoty uváděné poskytovatelem infrastruktury pro aktuálně zalistované stroje; reálný výkon se může u jednotlivých strojů lišit.
Aktuální konfigurace a ceny RTX 2080 Ti
Aktuální dostupnost a ceny v reálném čase, průběžně aktualizováno. Konečnou cenu potvrdíte před odesláním objednávky.
PronajmoutCo můžete na cloudovém GPU RTX 2080 Ti provozovat
13B modely ve 4 bitech
11 GB pojme 4bitový 13B model nebo 8bitový 7B model a propustnost 501 GB/s zajišťuje rychlou odezvu.
SDXL s úpravami paměti
Spouštějte SDXL v ComfyUI s FP16 a odlehčenou sadou doplňků.
Trénování v FP16
Díky jádrům Turing Tensor Cores a výkonu 14.6 TFLOPS FP32 jde o schopnou kartu pro menší a střední trénovací úlohy.
Benchmarking inference
Porovnávejte enginy jako vLLM, llama.cpp a TensorRT na prověřené základní linii architektury Turing.
Je RTX 2080 Ti to pravé GPU pro vaše úlohy?
Zvolte RTX 2080 Ti pro vývoj, inferenci menších modelů a středně náročné trénovací úlohy, které se vejdou do 11 GB VRAM. Pro rozsáhlé trénování nebo nekvantizované modely zvolte GPU s větší pamětí a novější architekturou, případně pro základní ladění sáhněte po menší spotřebitelské kartě.
RTX 2080 Ti vs. podobná cloudová GPU
Cloudové GPU RTX 2080 Ti: Často kladené otázky
Pronajměte si cloudové GPU RTX 2080 Ti s hodinovou platbou
Vyberte si šablonu, zvolte dostupnou konfiguraci a připojte se přes SSH nebo terminál v prohlížeči. Účtování se zastaví, jakmile GPU smažete.