11 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA GTX 1080 Ti GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် GTX 1080 Ti cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းလိုက်ပါ - 11 GB VRAM၊ NVIDIA Pascal နှင့် 339 GB/s memory bandwidth ပါဝင်ပြီး 11 TFLOPS FP32 ခန့် စွမ်းဆောင်ရည် ရရှိနိုင်ပါသည်။ နာမည်ကျော် Pascal ကတ်သည် 250 W power limit ဖြင့် ဝါသနာရှင်များနှင့် လေ့လာသင်ယူသူများအတွက် quantized 7B–13B LLMs၊ SD 1.5 နှင့် FP32 အလုပ်များကို ကောင်းစွာ ကိုင်တွယ်လုပ်ဆောင်နိုင်ဆဲ ဖြစ်ပါသည်။ သင့် template က Pascal ကို ထောက်ပံ့မှု ရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ၊ live configuration တစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။
GTX 1080 Ti အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
11 GB
Architecture
NVIDIA Pascal
Compute capability
6.1
FP32 compute
≈ 11 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 339 GB/s
Power limit
250 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော GTX 1080 Ti configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်GTX 1080 Ti cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
4-bit ဖြင့် 13B မော်ဒယ်များ
11 GB သည် Ollama သို့မဟုတ် llama.cpp တွင် 4-bit 13B မော်ဒယ် သို့မဟုတ် 8-bit 7B မော်ဒယ်အတွက် အံဝင်ခွင်ကျ လုံလောက်ပါသည်။
Stable Diffusion 1.5
SD 1.5 ရုပ်ပုံများနှင့် ရိုးရှင်းသော ComfyUI graphs များကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ SDXL ကို settings လျှော့ချပြီး အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
FP32 သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှု ကုဒ်များ
11 TFLOPS FP32 သည် Tensor Cores မလိုအပ်သော simulations များနှင့် ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကုဒ်များအတွက် အသုံးဝင်ပါသည်။
Kaggle ပုံစံ စမ်းသပ်မှုများ
ပြိုင်ပွဲများနှင့် လက်တွေ့လေ့ကျင့်မှုများအတွက် GPU ပေါ်တွင် gradient-boosted trees များနှင့် neural network အသေးစားများကို train ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
GTX 1080 Ti သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
Pascal မျိုးဆက် consumer ကတ်ပေါ်တွင် legacy workloads များ၊ code testing သို့မဟုတ် အသေးစား inference များအတွက် 11 GB VRAM လိုအပ်ပါက GTX 1080 Ti ကို ရွေးချယ်ပါ။ ကြီးမားသော မော်ဒယ်များ သို့မဟုတ် ခေတ်မီ mixed-precision လုပ်ငန်းများအတွက် memory ပိုများသော GPU အသစ်များကို ရွေးချယ်ပါ၊ သို့မဟုတ် သင့်လုပ်ငန်းအတွက် VRAM အနည်းငယ်သာ လိုအပ်ပါက သေးငယ်သော consumer GPU ကို ရွေးချယ်ပါ။
GTX 1080 Ti နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
GTX 1080 Ti cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
GTX 1080 Ti cloud GPU ကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းသုံးစွဲပါ
Template တစ်ခုကို ရွေးပါ၊ လက်ရှိရရှိနိုင်သော configuration ကို ရွေးချယ်ပြီး SSH သို့မဟုတ် browser terminal မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။ GPU ကို delete လုပ်လိုက်သည်နှင့် ကျသင့်ငွေ ဖြတ်တောက်မှု ချက်ချင်း ရပ်တန့်သွားပါမည်။