A RTX 3080 Ti é adequada para inferência e ajuste fino de LLM?

Com 12 GB de VRAM e cerca de 787 GB/s de largura de banda de memória, ela é muito adequada para executar modelos de linguagem menores ou quantizados via Ollama ou vLLM. Para ajuste fino completo ou execução de modelos maiores não quantizados, recomenda-se uma GPU com maior capacidade de VRAM.

Como a RTX 3080 Ti se compara a outras GPUs de consumo Ampere próximas?

A RTX 3080 Ti fica entre a RTX 3080 padrão e as placas de consumo com mais memória da linha Ampere, oferecendo 12 GB de VRAM e cerca de 35.1 TFLOPS de computação. Se a sua carga de trabalho exigir alto poder computacional e couber em 12 GB, ela oferece excelente taxa de transferência sem a necessidade de migrar para uma categoria com mais memória.

Como me conecto à instância RTX 3080 Ti na Cloudj?

Você pode se conectar diretamente via acesso SSH assim que sua instância estiver em execução. A Cloudj também fornece modelos pré-configurados para PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama e ComfyUI para que você possa começar a trabalhar imediatamente.

Como funciona o faturamento para esta GPU?

As instâncias na Cloudj utilizam faturamento por hora. Você é cobrado apenas pelo tempo em que sua instância RTX 3080 Ti estiver ativa.

GPU Cloud · NVIDIA · Ampere

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A NVIDIA RTX 3080 Ti é uma GPU de consumo com arquitetura Ampere, equipada com 12 GB de VRAM e TDP de 350 W. Na Cloudj, ela entrega cerca de 35.1 TFLOPS de computação de ponto flutuante padrão e uma largura de banda de memória de aproximadamente 787 GB/s. Com capacidade de computação CUDA 8.6, esta GPU lida com cargas de trabalho intermediárias de aprendizado de máquina, inferência e renderização criativa.

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Especificações

VRAM por GPU

12 GB

Arquitetura

NVIDIA Ampere

Capacidade de computação

8.6

Computação FP32

≈ 35.1 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 787 GB/s

Limite de energia

350 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 Ti é ideal

Inferência de LLM Quantizado

Execute modelos de linguagem de grande porte compactos e quantizados dentro do limite de 12 GB de VRAM usando modelos prontos como Ollama ou vLLM.

Geração de Imagens com ComfyUI

Gere imagens e teste pipelines de difusão usando o modelo ComfyUI, aproveitando cerca de 787 GB/s de largura de banda de memória para processamento ágil.

Prototipagem de Modelos em PyTorch

Desenvolva, depure e treine redes neurais de pequeno a médio porte em PyTorch e CUDA em uma GPU Ampere com capacidade de computação 8.6.

Renderização Acelerada por GPU

Utilize cerca de 35.1 TFLOPS de desempenho de computação para renderizar cenas e fazer baking de texturas que cabem no limite de 12 GB de memória.

É a GPU certa para você?

A RTX 3080 Ti é ideal para desenvolvedores e criadores que precisam de forte desempenho de computação Ampere para cargas de trabalho que cabem confortavelmente em 12 GB de VRAM. Escolha uma GPU de consumo menor para scripts básicos ou inferência leve, ou opte por uma GPU com mais VRAM se você estiver fazendo ajuste fino de grandes modelos ou carregando pesos não quantizados.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA RTX 3080 Ti	12 GB	≈ 35.1 TFLOPS	350 W
NVIDIA RTX 4070S	12 GB	≈ 35.8 TFLOPS	220 W	Detalhes →
NVIDIA RTX 4070	12 GB	≈ 29.3 TFLOPS	200 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1080 Ti	11 GB	≈ 11 TFLOPS	250 W	Detalhes →
NVIDIA GTX 1080	8 GB	≈ 7.8 TFLOPS	130 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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