Hvad er GTX 1080 stadig god til?

FP32-beregninger, læring, ældre kode og små kvantiserede modeller. Med 8 GB og 227 GB/s er den ikke egnet til SDXL, Flux eller LLM'er over ca. 7B parametre.

GTX 1080 vs. GTX 1080 Ti?

GTX 1080 Ti leveres med 11 GB, ca. 11 TFLOPS og 339 GB/s, mod 8 GB, 7,8 TFLOPS og 227 GB/s her. De ekstra 3 GB gør det muligt for Ti at køre 13B-modeller i 4-bit.

Understøtter GTX 1080 aktuelle frameworks?

Den har compute capability 6.1, som visse nyere CUDA-builds har udfaset. Skabeloner på Cloudj viser deres minimale CUDA-version og tilbyder kun kompatible GPU'er, så tjek skabelonen, før du bestiller.

Hvordan opretter jeg forbindelse til en GTX 1080-server på Cloudj?

Via SSH med din nøgle eller browserterminalen i kontrolpanelet. En desktop-skabelon er tilgængelig, hvis du har brug for en grafisk session.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Lej en NVIDIA GTX 1080 GPU med 8 GB VRAM

Lej GTX 1080 cloud GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 8 GB VRAM på NVIDIA Pascal med ca. 7,8 TFLOPS FP32 ved en beskeden effektgrænse på 130 W. Det er en enkel GPU uden overraskelser til studieopgaver, ældre CUDA-projekter og mindre inferens-jobs, hvor du blot har brug for en velfungerende GPU over SSH. Tjek skabelonens CUDA-krav, vælg en ledig GTX 1080, og gå i gang.

Lej GTX 1080 Alle GPU'er

GTX 1080-specifikationer

VRAM pr. GPU

8 GB

Arkitektur

NVIDIA Pascal

Compute capability

6.1

FP32-ydelse

≈ 7.8 TFLOPS

Hukommelsesbåndbredde

≈ 227 GB/s

Effektgrænse

130 W

Værdier oplyst af infrastrukturudbyderen for aktuelt listede maskiner; den faktiske ydeevne kan variere fra maskine til maskine.

Live GTX 1080-konfigurationer og priser

Live lagerstatus og priser, opdateres løbende. Den endelige pris bekræftes, inden du bestiller.

Lej nu

Hvad du kan køre på GTX 1080 cloud-GPU'en

Ældre CUDA-projekter

Genbyg og kør ældre CUDA- eller OpenCL-kode, der er skrevet og optimeret til Pascal-GPU'er.

Universitetsopgaver

Kør opgaver i PyTorch eller TensorFlow på en dedikeret GPU i stedet for en delt maskine i datalokalet.

Letvægts LLM-tests

Afprøv 3B–7B-modeller i 4-bit med Ollama for at teste prompts og integrationer.

Batch-billedbehandling

Tilpas størrelse, filtrer eller kør klassiske vision-modeller over billedsæt med GPU-acceleration.

Er GTX 1080 den rette GPU til dit workload?

Vælg GTX 1080 til prototyping, læring og lette workloads, der passer inden for 8 GB VRAM og ikke kræver moderne Tensor Cores. Vælg en nyere eller større GPU, hvis dit workload kræver mere end 8 GB hukommelse, indbygget mixed-precision-acceleration eller højere hukommelsesbåndbredde.

GTX 1080 vs. lignende cloud-GPU'er

GPU	VRAM pr. GPU	FP32-ydelse	Effektgrænse
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 W
NVIDIA RTX 2070	8 GB	≈ 7.7 TFLOPS	150 W	Se detaljer →
NVIDIA RTX 2060S	8 GB	≈ 7.5 TFLOPS	175 W	Se detaljer →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Se detaljer →
NVIDIA RTX 3060 Ti	8 GB	≈ 15.7 TFLOPS	200 W	Se detaljer →

GTX 1080 cloud-GPU: Ofte stillede spørgsmål

Lej GTX 1080 cloud-GPU på timebasis

Vælg en skabelon, vælg en live-konfiguration, og opret forbindelse via SSH eller browserterminalen. Afregningen stopper, når du sletter din GPU.

Lej GTX 1080 Alle GPU'er