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GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

NVIDIA GTX 1080 Ti GPU stundenweise mieten

Die NVIDIA GTX 1080 Ti ist eine Consumer-GPU auf Basis der Pascal-Architektur mit 11 GB VRAM. Sie liefert etwa 11.0 TFLOPS Single-Precision-Leistung und rund 339 GB/s Speicherbandbreite bei einer Leistungsaufnahme von 250 W. Sie können diese GPU auf Cloudj mit stündlicher Abrechnung, SSH-Zugang und einsatzbereiten Software-Vorlagen mieten.

Spezifikationen

VRAM pro GPU

11 GB

Architektur

NVIDIA Pascal

Compute-Capability

6.1

FP32-Rechenleistung

≈ 11 TFLOPS

Speicherbandbreite

≈ 339 GB/s

Leistungslimit

250 W

Vom Infrastrukturanbieter gemeldete Werte für aktuell gelistete Systeme; die tatsächliche Leistung variiert je nach System.

Verfügbare Konfigurationen

Aktueller Bestand und Preise, laufend aktualisiert. Der Endpreis wird vor der Bestellung bestätigt.

Jetzt mieten

Wofür sich die GTX 1080 Ti eignet

Prototyping und Code-Tests

Testen und debuggen Sie PyTorch/CUDA-Skripte auf einer Karte mit Pascal-Architektur und Compute Capability 6.1.

Inferenz für leichtgewichtige Modelle

Führen Sie kleine Sprachmodelle über Ollama- oder vLLM-Vorlagen aus, die in das Speicherlimit von 11 GB passen.

Standard-Bildgenerierung

Nutzen Sie die ComfyUI-Vorlage für grundlegende Bildsynthese-Pipelines, die keine modernen Tensor-Kerne erfordern.

Klassisches Deep-Learning-Training

Trainieren Sie grundlegende neuronale Netze und Computer-Vision-Modelle mit etwa 11.0 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung.

Ist es die richtige GPU für Sie?

Wählen Sie die GTX 1080 Ti, wenn Sie 11 GB VRAM für ältere Workloads, Code-Tests oder kleinere Inferenzaufgaben auf einer Consumer-Karte der Pascal-Generation benötigen. Entscheiden Sie sich für eine neuere GPU mit mehr Speicher bei großen Modellen oder modernen Mixed-Precision-Workloads, oder für eine kleinere Consumer-GPU, falls Ihre Aufgabe nur minimalen VRAM erfordert.

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Häufig gestellte Fragen

Die GTX 1080 Ti stundenweise mieten

Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.