Pronájem GPU NVIDIA RTX 4080 s 16 GB VRAM
Pronajměte si cloudové GPU servery s RTX 4080 na hodinu u Cloudj: 16 GB VRAM na architektuře Ada Lovelace s výkonem zhruba 48.6 TFLOPS FP32 a propustností paměti 576 GB/s. Při limitu příkonu 285 W jde o vysoce výkonnou 16 GB kartu pro tvůrce a AI vývojáře, kteří pracují s SDXL, kvantovaným Fluxem, 14B LLM a GPU renderingem a potřebují spíše rychlost než kapacitu paměti. Zvolte šablonu ComfyUI, Ollama nebo PyTorch a připojte se přes SSH.
Specifikace RTX 4080
VRAM na GPU
16 GB
Architektura
NVIDIA Ada Lovelace
Compute capability
8.9
Výkon FP32
≈ 48.6 TFLOPS
Propustnost paměti
≈ 576 GB/s
Limit příkonu (TDP)
285 W
Hodnoty uváděné poskytovatelem infrastruktury pro aktuálně zalistované stroje; reálný výkon se může u jednotlivých strojů lišit.
Aktuální konfigurace a ceny RTX 4080
Aktuální dostupnost a ceny v reálném čase, průběžně aktualizováno. Konečnou cenu potvrdíte před odesláním objednávky.
PronajmoutCo můžete na cloudovém GPU RTX 4080 provozovat
Rychlé generování obrázků
Výkon 48.6 TFLOPS FP32 zajišťuje rychlý běh modelů SDXL a Flux FP8 v ComfyUI.
GPU path tracing
RT hardware architektury Ada a silný FP32 výkon urychlují finální rendery u scén do 16 GB.
14B modely ve 4 bitech
Spouštějte 14B LLM ve 4 bitech nebo 8B v 8 bitech pro chaty a agenty.
Fine-tuning difúzních LoRA
Trénujte SDXL a Flux LoRA na vlastních datech v rámci několika hodinových relací.
Je RTX 4080 to pravé GPU pro vaše úlohy?
RTX 4080 je ideální pro vývojáře, kteří potřebují výpočetní kapacitu Ada Lovelace 8.9 a 16 GB VRAM pro inferenci, difúzní modely a prototypování. Pro základní skripty s nižšími nároky na paměť zvolte menší spotřebitelskou GPU, nebo přejděte na spotřebitelskou, pracovní stanici či datacentrovou GPU s vyšší VRAM, pokud váhy vašeho modelu překračují 16 GB.
RTX 4080 vs. podobná cloudová GPU
Cloudové GPU RTX 4080: Často kladené otázky
Pronajměte si cloudové GPU RTX 4080 s hodinovou platbou
Vyberte si šablonu, zvolte dostupnou konfiguraci a připojte se přes SSH nebo terminál v prohlížeči. Účtování se zastaví, jakmile GPU smažete.