11 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA RTX 2080 Ti GPU ငှားရန်
Cloudj တွင် RTX 2080 Ti cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုပါ - 11 GB VRAM၊ NVIDIA Turing နှင့် 501 GB/s memory bandwidth ပါဝင်ပြီး 14.6 TFLOPS FP32 ခန့် စွမ်းဆောင်ရည် ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။ Turing မျိုးဆက်၏ အဆင့်မြင့် consumer card တစ်ခုဖြစ်ပြီး 13B LLM များကို 4-bit ဖြင့် run ခြင်း၊ SD 1.5 နှင့် SDXL အသုံးပြုခြင်းအပြင် 250 W power limit ဖြင့် FP16 training ပြုလုပ်လိုသော developer များအတွက် လက်တွေ့ကျပြီး သင့်လျော်သော ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ ComfyUI၊ Ollama သို့မဟုတ် PyTorch template ကို ရွေးချယ်ပြီး SSH မှတစ်ဆင့် တိုက်ရိုက် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။
RTX 2080 Ti အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
11 GB
Architecture
NVIDIA Turing
Compute capability
7.5
FP32 compute
≈ 14.6 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 501 GB/s
Power limit
250 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော RTX 2080 Ti configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်RTX 2080 Ti cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
4-bit ဖြင့် 13B model များ အသုံးပြုခြင်း
11 GB သည် 4-bit 13B model သို့မဟုတ် 8-bit 7B model ကို ကောင်းစွာ လက်ခံနိုင်ပြီး 501 GB/s memory bandwidth ကြောင့် တုံ့ပြန်မှု မြန်ဆန်စေပါသည်။
Memory ချိန်ညှိမှုများဖြင့် SDXL အသုံးပြုခြင်း
ComfyUI တွင် FP16 နှင့် ပေါ့ပါးသော add-on များဖြင့် SDXL ကို run ပါ။
FP16 training ပြုလုပ်ခြင်း
Turing Tensor Cores နှင့် 14.6 TFLOPS FP32 တို့ကြောင့် အသေးစားနှင့် အလတ်စား training လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် အစွမ်းထက်သော card တစ်ခု ဖြစ်စေပါသည်။
Inference benchmarking တိုင်းတာခြင်း
တိကျသော Turing baseline ပေါ်တွင် vLLM၊ llama.cpp နှင့် TensorRT ကဲ့သို့သော engine များကို နှိုင်းယှဉ်လေ့လာပါ။
RTX 2080 Ti သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
Development ပြုလုပ်ခြင်း၊ model အသေးစားများ inference run ခြင်းနှင့် 11 GB VRAM အတွင်း ဆံ့သော အလတ်စား training လုပ်ငန်းများအတွက် RTX 2080 Ti ကို ရွေးချယ်ပါ။ အကြီးစား training သို့မဟုတ် unquantized model များအတွက် memory ပိုများပြီး ဗိသုကာအသစ်ပါသော GPU ကို ရွေးချယ်နိုင်သလို ရိုးရိုး debugging လုပ်ရုံအတွက် consumer card အသေးစားများသို့ လျှော့ချရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။
RTX 2080 Ti နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | အသေးစိတ် → |
RTX 2080 Ti cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
RTX 2080 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။