Huur een NVIDIA GTX 1080 GPU met 8 GB VRAM
Huur GTX 1080 cloud-GPU-servers per uur op Cloudj: 8 GB VRAM op NVIDIA Pascal met ongeveer 7.8 TFLOPS FP32 bij een bescheiden vermogenslimiet van 130 W. Het is een eenvoudige GPU zonder verrassingen voor studieopdrachten, legacy CUDA-projecten en lichte inference-taken waarbij je gewoon een werkende GPU via SSH nodig hebt. Controleer de CUDA-vereiste van de template, kies een actieve GTX 1080 en ga direct aan de slag.
GTX 1080 specificaties
VRAM per GPU
8 GB
Architectuur
NVIDIA Pascal
Compute capability
6.1
FP32-rekenkracht
≈ 7.8 TFLOPS
Geheugenbandbreedte
≈ 227 GB/s
Vermogenslimiet
130 W
Waarden gerapporteerd door de infrastructuurprovider voor momenteel getoonde machines; werkelijke prestaties kunnen per machine variëren.
Actuele GTX 1080-configuraties en prijzen
Actuele voorraad en prijzen, continu bijgewerkt. De definitieve prijs wordt bevestigd voordat je bestelt.
Nu hurenWat je kunt draaien op de GTX 1080 cloud-GPU
Legacy CUDA-projecten
Herbouw en draai oudere CUDA- of OpenCL-code die geschreven en geoptimaliseerd is voor Pascal-GPU's.
Universitair cursuswerk
Draai opdrachten in PyTorch of TensorFlow op een dedicated GPU in plaats van een gedeeld labsysteem.
Lichte LLM-tests
Probeer 3B–7B-modellen in 4-bit met Ollama om prompts en integraties te testen.
Batch-beeldverwerking
Schaal, filter of draai klassieke vision-modellen over afbeeldingensets met GPU-versnelling.
Is de GTX 1080 de juiste GPU voor jouw workload?
Kies de GTX 1080 voor prototyping, leren en lichte workloads die binnen 8 GB VRAM passen en geen moderne tensor cores vereisen. Kies een nieuwere of grotere GPU als je workload meer dan 8 GB geheugen, native mixed-precision versnelling of een hogere geheugenbandbreedte vereist.
GTX 1080 vs. vergelijkbare cloud-GPU's
GTX 1080 cloud-GPU: veelgestelde vragen
Huur de GTX 1080 cloud-GPU per uur
Kies een template, selecteer een actuele configuratie en maak direct verbinding via SSH of de browserterminal. De facturering stopt zodra je de GPU verwijdert.