Le GTX 1080 Ti est-il adapté à l’inférence et au fine-tuning de LLM modernes ?

Avec 11 GB de VRAM et l’architecture Pascal de capacité de calcul 6.1, il peut exécuter de petits modèles de langage quantifiés à l’aide de modèles comme Ollama. Pour les modèles plus volumineux ou les charges de travail qui reposent sur les fonctionnalités d’architectures plus récentes, un GPU plus moderne doté de davantage de VRAM est recommandé.

Quels modèles logiciels sont disponibles sur Cloudj pour ce GPU ?

Cloudj fournit des modèles prêts à l’emploi, notamment PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama et ComfyUI. Vous bénéficiez également d’un accès SSH complet pour configurer votre propre environnement.

Comment les performances et la bande passante mémoire sont-elles mesurées pour cette carte ?

Le fournisseur d’infrastructure indique environ 11.0 TFLOPS de calcul en simple précision et mesure la bande passante mémoire à environ 339 GB/s. La carte fonctionne avec une enveloppe thermique (TDP) de 250 W.

Comment fonctionne la facturation lors de la location du GTX 1080 Ti ?

Les locations sur Cloudj utilisent une facturation à l’heure, ce qui vous permet de ne payer que pour la durée pendant laquelle votre instance est active.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Louez un GPU NVIDIA GTX 1080 Ti à l’heure

Le NVIDIA GTX 1080 Ti est un GPU grand public basé sur l’architecture Pascal et doté de 11 GB de VRAM. Il offre environ 11.0 TFLOPS de performances en simple précision et près de 339 GB/s de bande passante mémoire pour une enveloppe thermique de 250 W. Vous pouvez louer ce GPU sur Cloudj avec une facturation à l’heure, un accès SSH et des modèles logiciels prêts à l’emploi.

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Spécifications

VRAM par GPU

11 GB

Architecture

NVIDIA Pascal

Capacité de calcul

6.1

Calcul FP32

≈ 11 TFLOPS

Bande passante mémoire

≈ 339 GB/s

Limite de puissance

250 W

Valeurs communiquées par le fournisseur d’infrastructure pour les machines actuellement répertoriées ; les performances réelles varient selon la machine.

Configurations disponibles

Stock et tarifs en temps réel, mis à jour en continu. Le prix final est confirmé avant votre commande.

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Cas d’usage idéaux pour le GTX 1080 Ti

Prototypage et test de code

Testez et déboguez des scripts PyTorch/CUDA sur une carte d’architecture Pascal avec une capacité de calcul 6.1.

Inférence de modèles légers

Exécutez de petits modèles de langage via les modèles Ollama ou vLLM qui tiennent dans la limite de 11 GB de mémoire.

Génération d’images standard

Utilisez le modèle ComfyUI pour exécuter des pipelines de synthèse d’images de base ne nécessitant pas de cœurs Tensor modernes.

Entraînement de deep learning classique

Entraînez des réseaux de neurones fondamentaux et des modèles de vision par ordinateur grâce à environ 11.0 TFLOPS de calcul en simple précision.

Est-ce le bon GPU pour vous ?

Choisissez le GTX 1080 Ti lorsque vous avez besoin de 11 GB de VRAM pour des charges de travail existantes, des tests de code ou de l’inférence à petite échelle sur une carte grand public de génération Pascal. Optez pour un GPU plus récent disposant de davantage de mémoire pour les grands modèles ou les charges de travail modernes en précision mixte, ou pour un GPU grand public plus modeste si votre tâche nécessite peu de VRAM.

Comparer avec des GPU similaires

GPU	VRAM par GPU	Calcul FP32	Limite de puissance
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 W	Détails →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Détails →
NVIDIA GTX 1650	4 GB	≈ undefined TFLOPS	W	Détails →
NVIDIA RTX 2080 Ti	11 GB	≈ 14.6 TFLOPS	250 W	Détails →

Questions fréquentes

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Créez un compte, choisissez une configuration et connectez-vous via SSH. La facturation s’arrête lorsque vous supprimez le GPU.

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