NVIDIA RTX 3080 Ti GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA RTX 3080 Ti ist eine Consumer-GPU mit Ampere-Architektur, ausgestattet mit 12 GB VRAM und einer TDP von 350 W. Auf Cloudj liefert sie rund 35.1 TFLOPS an Standard-Gleitkomma-Rechenleistung und eine Speicherbandbreite von rund 787 GB/s. Mit CUDA Compute Capability 8.6 bewältigt diese GPU mittelschwere Machine-Learning-Workloads, Inferenz und kreatives Rendering.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
12 GB
Architektur
NVIDIA Ampere
Compute-Capability
8.6
FP32-Rechenleistung
≈ 35.1 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 787 GB/s
Leistungslimit
350 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 3080 Ti eignet
Quantisierte LLM-Inferenz
Führen Sie kompakte und quantisierte große Sprachmodelle innerhalb des 12 GB VRAM-Budgets mit fertigen Vorlagen wie Ollama oder vLLM aus.
Bildgenerierung mit ComfyUI
Generieren Sie Bilder und testen Sie Diffusions-Pipelines über die ComfyUI-Vorlage und nutzen Sie dabei rund 787 GB/s Speicherbandbreite für die Prompt-Verarbeitung.
PyTorch-Modell-Prototyping
Entwickeln, debuggen und trainieren Sie kleine bis mittelgroße neuronale Netze in PyTorch und CUDA auf einer Ampere-GPU mit Compute Capability 8.6.
GPU-beschleunigtes Rendering
Nutzen Sie rund 35.1 TFLOPS Rechenleistung zum Rendern von Szenen und Backen von Texturen, die in einen Speicherbereich von 12 GB passen.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Die RTX 3080 Ti eignet sich für Entwickler und Kreative, die eine starke Ampere-Rechenleistung für Workloads benötigen, die problemlos in 12 GB VRAM passen. Wählen Sie eine kleinere Consumer-GPU für einfaches Scripting oder leichtgewichtige Inferenz, oder wechseln Sie zu einer GPU mit mehr VRAM, wenn Sie große Modelle feinabstimmen oder unquantisierte Gewichte laden möchten.
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Häufig gestellte Fragen
Die RTX 3080 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.