NVIDIA RTX 4080 GPU stundenweise mieten
Die NVIDIA RTX 4080 ist eine Consumer-GPU der Ada-Lovelace-Architektur mit 16 GB VRAM und Compute Capability 8.9. In unserer Cloud-Umgebung liefert sie rund 48.6 TFLOPS Single-Precision-Leistung und etwa 576 GB/s Speicherbandbreite bei einer Leistungsaufnahme von 285 W. Sie können die Karte auf Cloudj mit stundengenauer Abrechnung, vollem SSH-Zugriff und vorkonfigurierten Vorlagen bereitstellen.
Spezifikationen
VRAM pro GPU
16 GB
Architektur
NVIDIA Ada Lovelace
Compute-Capability
8.9
FP32-Rechenleistung
≈ 48.6 TFLOPS
Speicherbandbreite
≈ 576 GB/s
Leistungslimit
285 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 4080 eignet
Quantisierte LLM-Inferenz
Führen Sie kleine bis mittelgroße Sprachmodelle, die problemlos in 16 GB VRAM passen, mit fertigen Vorlagen für Ollama oder vLLM aus.
Workflows zur Bildgenerierung
Erstellen Sie hochauflösende Bilder und führen Sie benutzerdefinierte Diffusions-Pipelines über die vorkonfigurierte ComfyUI-Vorlage aus.
Modell-Prototyping und LoRA
Entwickeln Sie Code und führen Sie schlanke, parametereffiziente Fine-Tuning-Jobs unter PyTorch/CUDA mit Unterstützung für die Ada-Lovelace-Architektur aus.
Batch-Datenverarbeitung
Nutzen Sie rund 48.6 TFLOPS Single-Precision-Rechenleistung und etwa 576 GB/s Speicherbandbreite für parallele Datenvorverarbeitung und Inferenzaufgaben.
Ist es die richtige GPU für Sie?
Die RTX 4080 eignet sich für Entwickler, die Ada Lovelace Compute Capability 8.9 und 16 GB VRAM für Inferenz, Diffusionsmodelle und Prototyping benötigen. Wählen Sie eine kleinere Consumer-GPU für einfache Skripte mit geringerem Speicherbedarf oder wechseln Sie zu einer Consumer-, Workstation- oder Rechenzentrums-GPU mit mehr VRAM, wenn Ihre Modellgewichte 16 GB überschreiten.
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Häufig gestellte Fragen
Die RTX 4080 stundenweise mieten
Erstellen Sie ein Konto, wählen Sie eine Konfiguration und verbinden Sie sich per SSH. Die Abrechnung endet, sobald Sie die GPU löschen.