A RTX 3080 é adequada para inferência de LLM e geração de imagens?

Sim, seus 10 GB de VRAM e cerca de 656 GB/s de largura de banda de memória lidam bem com geração de imagens padrão no ComfyUI e modelos de linguagem quantizados via Ollama ou vLLM. Modelos maiores e não quantizados exigirão uma GPU com maior capacidade de memória.

Quais modelos de software estão disponíveis para a RTX 3080 na Cloudj?

Você pode iniciar instâncias com modelos prontos para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI. A placa oferece suporte à capacidade de computação 8.6 para ampla compatibilidade com frameworks modernos de aprendizado de máquina.

Quando devo migrar da RTX 3080 para uma GPU maior?

A RTX 3080 oferece forte poder de computação de nível de consumo com cerca de 29.5 TFLOPS em um limite de energia de 380 W, mas é limitada a 10 GB de VRAM. Se os seus lotes de treinamento ou pesos do modelo causarem erros de falta de memória, uma GPU de estação de trabalho ou data center com um buffer de memória maior é a escolha adequada.

Como funcionam o faturamento e o acesso na Cloudj?

As instâncias têm faturamento por hora enquanto estão ativas. Você recebe acesso SSH completo para gerenciar seu ambiente, além de quaisquer interfaces web fornecidas pelo modelo escolhido.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

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A NVIDIA RTX 3080 é uma GPU de consumo de arquitetura Ampere equipada com 10 GB de VRAM. Ela entrega cerca de 29.5 TFLOPS de computação em ponto flutuante padrão e uma largura de banda de memória de cerca de 656 GB/s. Na Cloudj, você pode implantar esta GPU com faturamento por hora, acesso SSH e modelos prontos.

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Especificações

VRAM por GPU

10 GB

Arquitetura

NVIDIA Ampere

Capacidade de computação

8.6

Computação FP32

≈ 29.5 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 656 GB/s

Limite de energia

380 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 RTX 3080 é ideal

Inferência de LLMs compactos

Execute modelos de linguagem quantizados que caibam em 10 GB de VRAM usando modelos pré-configurados de Ollama ou vLLM.

Fluxos de trabalho de geração de imagens

Execute pipelines de difusão no ComfyUI aproveitando cerca de 656 GB/s de largura de banda de memória para uma geração constante de imagens.

Prototipagem de modelos em PyTorch

Desenvolva e teste código de aprendizado profundo em uma placa Ampere com capacidade de computação 8.6 antes de escalar.

Tarefas de computação em CUDA

Acelere cargas de trabalho personalizadas que utilizam cerca de 29.5 TFLOPS de desempenho em ponto flutuante padrão.

É a GPU certa para você?

Escolha a RTX 3080 para prototipagem, geração de imagens e inferência em pequena escala, onde 10 GB de VRAM e um forte poder de computação Ampere são suficientes. Opte por uma GPU com mais memória se os seus modelos ou tamanhos de lote excederem 10 GB, ou selecione uma placa de consumo de menor especificação para scripts leves que não exijam cerca de 29.5 TFLOPS.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA RTX 3080	10 GB	≈ 29.5 TFLOPS	380 W
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 4070	12 GB	≈ 29.3 TFLOPS	200 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 3080 Ti	12 GB	≈ 35.1 TFLOPS	350 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 4070S	12 GB	≈ 35.8 TFLOPS	220 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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