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NVIDIA RTX 3080 Ti एक Ampere-आर्किटेक्चर कंज़्यूमर GPU है जिसमें 12 GB VRAM और 350 W TDP मिलता है। Cloudj पर, यह लगभग 35.1 TFLOPS स्टैंडर्ड फ्लोटिंग-पॉइंट कंप्यूट और लगभग 787 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। CUDA कंप्यूट क्षमता 8.6 के साथ, यह GPU मध्यम स्तर के मशीन लर्निंग वर्कलोड, इन्फरेंस और क्रिएटिव रेंडरिंग को आसानी से संभालता है।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
12 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Ampere
कम्प्यूट क्षमता
8.6
FP32 कम्प्यूट
≈ 35.1 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 787 GB/s
पावर लिमिट
350 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 3080 Ti किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
Quantized LLM इन्फरेंस
Ollama या vLLM जैसे रेडी टेम्पलेट्स का उपयोग करके 12 GB VRAM बजट के भीतर कॉम्पैक्ट और क्वांटाइज़्ड लार्ज लैंग्वेज मॉडल चलाएँ।
ComfyUI के साथ इमेज जनरेशन
ComfyUI टेम्पलेट का उपयोग करके इमेज जनरेट करें और डिफ्यूज़न पाइपलाइनों का परीक्षण करें, जिसमें प्रॉम्प्ट प्रोसेसिंग के लिए लगभग 787 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ का लाभ मिलता है।
PyTorch मॉडल प्रोटोटाइपिंग
कंप्यूट क्षमता 8.6 वाले Ampere GPU पर PyTorch और CUDA में छोटे-से-मध्यम न्यूरल नेटवर्क विकसित करें, डीबग करें और ट्रेन करें।
GPU-एक्सेलरेटेड रेंडरिंग
12 GB मेमोरी फ़ुटप्रिंट के भीतर फिट होने वाले सीन रेंडर करने और टेक्सचर बेक करने के लिए लगभग 35.1 TFLOPS कंप्यूट परफ़ॉर्मेंस का उपयोग करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
RTX 3080 Ti उन डेवलपर्स और क्रिएटर्स के लिए उपयुक्त है जिन्हें 12 GB VRAM के भीतर आसानी से फिट होने वाले वर्कलोड के लिए मज़बूत Ampere कंप्यूट परफ़ॉर्मेंस की आवश्यकता होती है। बेसिक स्क्रिप्टिंग या हल्के इन्फरेंस के लिए छोटा कंज़्यूमर GPU चुनें, या यदि आप बड़े मॉडल को फ़ाइन-ट्यून कर रहे हैं या अनक्वांटाइज़्ड वेट लोड कर रहे हैं, तो अधिक VRAM वाले GPU पर अपग्रेड करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।