प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA RTX 2080 Ti GPU किराए पर लें
NVIDIA RTX 2080 Ti एक Turing-आर्किटेक्चर कंज़्यूमर GPU है जो Cloudj पर ऑन-डिमांड किराए पर उपलब्ध है। यह 11 GB VRAM को लगभग 501 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ और लगभग 14.6 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन कंप्यूट के साथ जोड़ता है। 250 W TDP और 7.5 कंप्यूट कैपेबिलिटी के साथ, यह प्रति-घंटे की बिलिंग पर हल्के मशीन लर्निंग, इन्फरेंस और ग्राफ़िक्स वर्कलोड को संभालता है।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
11 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Turing
कम्प्यूट क्षमता
7.5
FP32 कम्प्यूट
≈ 14.6 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 501 GB/s
पावर लिमिट
250 W
ये मान वर्तमान में सूचीबद्ध मशीनों के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता द्वारा बताए गए हैं; वास्तविक प्रदर्शन मशीन के अनुसार भिन्न हो सकता है।
उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन
लाइव स्टॉक और कीमतें लगातार अपडेट की जाती हैं। ऑर्डर करने से पहले अंतिम कीमत की पुष्टि की जाती है।
अभी किराए पर लेंRTX 2080 Ti किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
क्वांटाइज़्ड LLM इन्फरेंस
तैयार Ollama या vLLM टेम्पलेट्स का उपयोग करके कॉम्पैक्ट या क्वांटाइज़्ड लैंग्वेज मॉडल चलाएँ जो 11 GB VRAM में फ़िट होते हैं।
इमेज जनरेशन वर्कफ़्लो
इमेज जनरेट करने और डिफ्यूज़न पाइपलाइनों को टेस्ट करने के लिए ComfyUI डिप्लॉय करें जो 11 GB मेमोरी के भीतर आसानी से काम करती हैं।
डीप लर्निंग प्रोटोटाइपिंग
बड़े हार्डवेयर पर स्केल करने से पहले 7.5 कंप्यूट कैपेबिलिटी वाले Turing GPU पर PyTorch और CUDA कोड लिखें, डीबग करें और टेस्ट करें।
बैच डेटा प्रोसेसिंग
GPU-एक्सेलरेटेड डेटा पाइपलाइनों और रेंडरिंग के लिए लगभग 14.6 TFLOPS सिंगल-प्रिसिजन परफ़ॉर्मेंस और लगभग 501 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
डेवलपमेंट, छोटे मॉडल्स पर इन्फरेंस, और मध्यम स्तर के ट्रेनिंग कार्यों के लिए RTX 2080 Ti चुनें जो 11 GB VRAM के भीतर फ़िट होते हैं। बड़े पैमाने की ट्रेनिंग या अनक्वांटाइज़्ड मॉडल्स के लिए अधिक मेमोरी और नए आर्किटेक्चर वाला GPU चुनें, या बेसिक डीबगिंग के लिए छोटे कंज़्यूमर कार्ड पर जाएँ।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से RTX 2080 Ti किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।