A GTX 1080 Ti é adequada para inferência e ajuste fino de LLM modernos?

Com 11 GB de VRAM e arquitetura Pascal com capacidade de computação 6.1, ela pode executar pequenos modelos de linguagem quantizados usando modelos como o Ollama. Para modelos maiores ou cargas de trabalho que dependem de recursos de arquiteturas mais recentes, recomenda-se uma GPU mais moderna com mais VRAM.

Quais modelos de software estão disponíveis na Cloudj para esta GPU?

A Cloudj fornece modelos prontos, incluindo PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. Você também recebe acesso SSH completo para configurar seu próprio ambiente.

Como o desempenho e a largura de banda de memória são medidos para esta placa?

O provedor de infraestrutura informa cerca de 11.0 TFLOPS de computação em precisão simples e mede a largura de banda de memória em cerca de 339 GB/s. A placa opera com uma potência térmica de projeto de 250 W.

Como funciona o faturamento ao alugar a GTX 1080 Ti?

Os aluguéis na Cloudj utilizam faturamento por hora, permitindo que você pague apenas pelo tempo em que sua instância estiver ativa.

GPU Cloud · NVIDIA · Pascal

Alugue GPU NVIDIA GTX 1080 Ti por hora

A NVIDIA GTX 1080 Ti é uma GPU de consumo baseada na arquitetura Pascal com 11 GB de VRAM. Ela entrega cerca de 11.0 TFLOPS de desempenho em precisão simples e cerca de 339 GB/s de largura de banda de memória dentro de um limite de consumo de 250 W. Você pode alugar esta GPU na Cloudj com faturamento por hora, acesso SSH e modelos de software prontos para uso.

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Especificações

VRAM por GPU

11 GB

Arquitetura

NVIDIA Pascal

Capacidade de computação

6.1

Computação FP32

≈ 11 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 339 GB/s

Limite de energia

250 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 Ti é ideal

Prototipagem e Teste de Código

Teste e depure scripts PyTorch/CUDA em uma placa de arquitetura Pascal com capacidade de computação 6.1.

Inferência de Modelos Leves

Execute pequenos modelos de linguagem usando modelos do Ollama ou vLLM que cabem no limite de memória de 11 GB.

Geração de Imagens Padrão

Use o modelo ComfyUI para executar pipelines básicos de síntese de imagem que não exigem Tensor Cores modernos.

Treinamento Clássico de Deep Learning

Treine redes neurais fundamentais e modelos de visão computacional usando cerca de 11.0 TFLOPS de computação em precisão simples.

É a GPU certa para você?

Escolha a GTX 1080 Ti quando você precisar de 11 GB de VRAM para cargas de trabalho legadas, testes de código ou inferência em pequena escala em uma placa de consumo da geração Pascal. Selecione uma GPU mais recente com mais memória para grandes modelos ou cargas de trabalho modernas de precisão mista, ou uma GPU de consumo menor se sua tarefa exigir o mínimo de VRAM.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1070 Ti	8 GB	≈ 7.4 TFLOPS	180 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1650	4 GB	≈ undefined TFLOPS	W	Detalhes →
NVIDIA RTX 2080 Ti	11 GB	≈ 14.6 TFLOPS	250 W	Detalhes →

Perguntas frequentes

Alugue a GTX 1080 Ti por hora

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

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