A GTX 1080 é adequada para inferência ou ajuste fino de LLM?

Com 8 GB de VRAM e arquitetura Pascal, a GTX 1080 pode executar inferência em modelos pequenos e altamente quantizados usando modelos como o Ollama. Para modelos de linguagem maiores ou tarefas de ajuste fino, recomenda-se uma GPU com mais VRAM e uma capacidade de computação mais recente.

Quais modelos de software e métodos de acesso estão disponíveis na Cloudj?

Você pode implantar a GTX 1080 com modelos pré-configurados, incluindo PyTorch/CUDA, ComfyUI, Ollama e vLLM. O acesso SSH completo é fornecido para que você possa personalizar seu ambiente e gerenciar arquivos diretamente.

Como a arquitetura Pascal afeta os frameworks modernos de deep learning?

A GTX 1080 suporta capacidade de computação CUDA 6.1, que executa operações padrão de precisão simples a cerca de 7.8 TFLOPS. Como ela não possui os núcleos de matriz especializados encontrados em arquiteturas mais recentes, os frameworks que dependem de formatos de menor precisão acelerados por hardware serão executados mais lentamente ou exigirão modos de contingência.

Como funciona o faturamento para alugar uma GTX 1080?

As instâncias na Cloudj usam faturamento por hora, então você só paga pelo tempo em que sua instância GTX 1080 estiver ativa.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Alugue GPU NVIDIA GTX 1080 por hora

A NVIDIA GTX 1080 é uma GPU Pascal do segmento de consumo equipada com 8 GB de VRAM e um TDP de 130 W. Na Cloudj, ela entrega cerca de 7.8 TFLOPS de computação em precisão simples e aproximadamente 227 GB/s de largura de banda de memória. Com capacidade de computação 6.1, ela atende ao desenvolvimento CUDA de nível básico, inferência leve e tarefas básicas de renderização.

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Especificações

VRAM por GPU

8 GB

Arquitetura

NVIDIA Pascal

Capacidade de computação

6.1

Computação FP32

≈ 7.8 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 227 GB/s

Limite de energia

130 W

Valores informados pelo provedor de infraestrutura para as máquinas listadas no momento; o desempenho real varia por máquina.

Configurações disponíveis

Estoque e preços em tempo real, atualizados continuamente. O preço final é confirmado antes de você fazer o pedido.

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Para que a GTX 1080 é ideal

Desenvolvimento CUDA de Nível Básico

Escreva, compile e depure código CUDA voltado para a capacidade de computação Pascal 6.1 via acesso SSH.

Inferência de Modelos Pequenos

Execute redes neurais compactas e modelos de linguagem quantizados que cabem confortavelmente em 8 GB de VRAM usando modelos do Ollama ou PyTorch.

Geração Básica de Imagens

Execute fluxos de trabalho padrão de síntese de imagens no ComfyUI onde 8 GB de memória e cerca de 227 GB/s de largura de banda são suficientes.

Machine Learning Clássico

Treine e avalie modelos tabulares ou pequenas redes convolucionais utilizando cerca de 7.8 TFLOPS de desempenho em precisão simples.

É a GPU certa para você?

Escolha a GTX 1080 para prototipagem, aprendizado e cargas de trabalho leves que caibam em 8 GB de VRAM e não exijam Tensor Cores modernos. Escolha uma GPU mais recente ou maior se a sua carga de trabalho exigir mais de 8 GB de memória, aceleração nativa de precisão mista ou maior largura de banda de memória.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 W
NVIDIA RTX 2070	8 GB	≈ 7.7 TFLOPS	150 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 2060S	8 GB	≈ 7.5 TFLOPS	175 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 3060 Ti	8 GB	≈ 15.7 TFLOPS	200 W	Detalhes →

Perguntas frequentes

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Crie uma conta, escolha uma configuração e conecte-se via SSH. O faturamento para quando você exclui a GPU.

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