NVIDIA RTX 2080 Ti GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA RTX 2080 Ti ist eine Consumer-GPU mit Turing-Architektur, die bei Cloudj auf Abruf gemietet werden kann. Sie kombiniert 11 GB VRAM mit rund 501 GB/s Speicherbandbreite und etwa 14.6 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung. Mit einer TDP von 250 W und Compute Capability 7.5 bewältigt sie leichtere Machine-Learning-, Inferenz- und Grafik-Workloads bei stundengenauer Abrechnung.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
11 GB
Architektur
NVIDIA Turing
Compute-Capability
7.5
FP32-Rechenleistung
≈ 14.6 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 501 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 mietenWofür sich die RTX 2080 Ti eignet
Inferenz quantisierter LLMs
Führen Sie kompakte oder quantisierte Sprachmodelle, die in 11 GB VRAM passen, über fertige Vorlagen für Ollama oder vLLM aus.
Bildgenerierungs-Workflows
Stellen Sie ComfyUI bereit, um Bilder zu generieren und Diffusions-Pipelines zu testen, die problemlos mit 11 GB Grafikspeicher auskommen.
Deep-Learning-Prototyping
Schreiben, debuggen und testen Sie PyTorch- und CUDA-Code auf einer Turing-GPU mit Compute Capability 7.5, bevor Sie auf größere Hardware skalieren.
Batch-Datenverarbeitung
Nutzen Sie rund 14.6 TFLOPS Single-Precision-Leistung und etwa 501 GB/s Speicherbandbreite für GPU-beschleunigte Daten-Pipelines und Rendering.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Wählen Sie die RTX 2080 Ti für Entwicklung, Inferenz kleinerer Modelle und moderate Trainingsaufgaben, die in 11 GB VRAM passen. Entscheiden Sie sich für umfangreiches Training oder unquantisierte Modelle für eine GPU mit mehr Speicher und neuerer Architektur oder weichen Sie für einfaches Debugging auf eine kleinere Consumer-Karte aus.
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Häufig gestellte Fragen
Die RTX 2080 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.