A RTX 2080 Ti é adequada para inferência de LLM e geração de imagens?

Sim, seus 11 GB de VRAM e cerca de 501 GB/s de largura de banda de memória podem executar modelos de linguagem compactos ou quantizados e modelos de difusão padrão. Para modelos maiores que excedem 11 GB ou exigem recursos de arquiteturas mais recentes além da capacidade de computação 7.5, considere alugar uma GPU com mais memória.

Quais ambientes de software estão disponíveis ao alugar esta GPU?

Você recebe acesso SSH completo à sua instância e pode iniciar modelos prontos, incluindo PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. A placa suporta cargas de trabalho CUDA compatíveis com a capacidade de computação 7.5.

Como a RTX 2080 Ti se compara a GPUs maiores ou mais recentes?

Como uma placa de consumo da geração Turing com 11 GB de VRAM e cerca de 14.6 TFLOPS de computação de precisão simples, ela oferece mais memória do que GPUs de consumo de entrada. No entanto, GPUs de workstation ou datacenter de gerações mais recentes fornecem mais VRAM e maior largura de banda de memória para tarefas de treinamento pesadas.

Como funciona o faturamento para instâncias com RTX 2080 Ti na Cloudj?

As instâncias na Cloudj utilizam faturamento por hora, portanto você paga apenas pelo tempo em que seu servidor GPU estiver ativo.

GPU Cloud · NVIDIA · Turing

Alugue GPU NVIDIA RTX 2080 Ti por hora

A NVIDIA RTX 2080 Ti é uma GPU de consumo com arquitetura Turing disponível para aluguel sob demanda na Cloudj. Ela combina 11 GB de VRAM com cerca de 501 GB/s de largura de banda de memória e aproximadamente 14.6 TFLOPS de computação de precisão simples. Com TDP de 250 W e capacidade de computação 7.5, ela atende a cargas de trabalho leves de aprendizado de máquina, inferência e gráficos com faturamento por hora.

Alugar RTX 2080 Ti Todas as GPUs

Especificações

VRAM por GPU

11 GB

Arquitetura

NVIDIA Turing

Capacidade de computação

7.5

Computação FP32

≈ 14.6 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 501 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.

Alugar agora

Para que a RTX 2080 Ti é ideal

Inferência de LLM quantizado

Execute modelos de linguagem compactos ou quantizados que cabem em 11 GB de VRAM usando modelos prontos do Ollama ou vLLM.

Fluxos de trabalho de geração de imagens

Implante o ComfyUI para gerar imagens e testar pipelines de difusão que operam confortavelmente dentro de um limite de memória de 11 GB.

Prototipagem de Deep Learning

Escreva, depure e teste códigos em PyTorch e CUDA em uma GPU Turing com capacidade de computação 7.5 antes de escalar para um hardware maior.

Processamento de dados em lote

Use cerca de 14.6 TFLOPS de desempenho de precisão simples e aproximadamente 501 GB/s de largura de banda de memória para renderização e pipelines de dados acelerados por GPU.

É a GPU certa para você?

Escolha a RTX 2080 Ti para desenvolvimento, inferência em modelos menores e tarefas de treinamento moderadas que cabem em 11 GB de VRAM. Opte por uma GPU com mais memória e arquitetura mais recente para treinamentos em larga escala ou modelos não quantizados, ou escolha uma placa de consumo menor para depuração básica.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA RTX 2080 Ti	11 GB	≈ 14.6 TFLOPS	250 W
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 3060 laptop	12 GB	≈ 12.9 TFLOPS	80 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 3060	12 GB	≈ 12 TFLOPS	170 W	Detalhes →
NVIDIA Titan Xp	12 GB	≈ 11.7 TFLOPS	160 W	Detalhes →

Perguntas frequentes

Alugue a RTX 2080 Ti por hora

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

Alugar RTX 2080 Ti Todas as GPUs