11 GB VRAM ile NVIDIA RTX 2080 Ti GPU Kiralayın
Cloudj üzerinde saatlik RTX 2080 Ti bulut GPU sunucusu kiralayın: 11 GB VRAM, NVIDIA Turing ve 501 GB/s bellek bant genişliği ile yaklaşık 14.6 TFLOPS FP32. En üst seviye Turing tüketici kartı olup; 4-bit 13B LLM, SD 1.5 ve SDXL çalıştıran, 250 W güç limitinde FP16 eğitimi yapan geliştiriciler için pratik bir tercihtir. ComfyUI, Ollama veya PyTorch şablonunu seçin ve SSH ile hemen bağlanın.
RTX 2080 Ti özellikleri
GPU Başına VRAM
11 GB
Mimari
NVIDIA Turing
Hesaplama yeteneği (Compute capability)
7.5
FP32 işlem gücü
≈ 14.6 TFLOPS
Bellek bant genişliği
≈ 501 GB/s
Güç sınırı (TDP)
250 W
Şu anda listelenen makineler için altyapı sağlayıcısı tarafından bildirilen değerlerdir; gerçek performans makineye göre değişiklik gösterebilir.
Canlı RTX 2080 Ti konfigürasyonları ve fiyatları
Sürekli güncellenen anlık stok ve fiyatlar. Nihai fiyat sipariş vermeden önce onaylanır.
Hemen kiralaRTX 2080 Ti bulut GPU ile neler çalıştırabilirsiniz
4-bit 13B modeller
11 GB bellek 4-bit 13B veya 8-bit 7B modeli rahatlıkla barındırır; 501 GB/s bant genişliği ise yanıtların hızlı kalmasını sağlar.
Bellek optimizasyonlu SDXL
ComfyUI üzerinde FP16 ve hafif eklentilerle SDXL çalıştırın.
FP16 eğitimi
Turing Tensor Çekirdekleri ve 14.6 TFLOPS FP32 gücü, küçük ve orta ölçekli model eğitimleri için yetenekli bir kart sunar.
Çıkarım (inference) kıyaslaması
Bilinen bir Turing referansı üzerinde vLLM, llama.cpp ve TensorRT gibi motorları karşılaştırın.
RTX 2080 Ti, iş yükünüz için doğru GPU mu?
Geliştirme, daha küçük modellerde çıkarım (inference) ve 11 GB VRAM sınırına sığan orta düzey eğitim görevleri için RTX 2080 Ti seçeneğini tercih edin. Büyük ölçekli model eğitimi veya kuantize edilmemiş modeller için daha yüksek bellekli ve yeni mimarili bir GPU seçin; temel hata ayıklama süreçleri içinse daha düşük seviye bir tüketici kartına geçiş yapın.
RTX 2080 Ti ve benzer bulut GPU karşılaştırması
RTX 2080 Ti bulut GPU: sıkça sorulan sorular
Saatlik RTX 2080 Ti bulut GPU kiralayın
Bir şablon seçin, canlı bir konfigürasyon belirleyin ve SSH veya tarayıcı terminali üzerinden bağlanın. GPU'yu sildiğiniz anda faturalandırma durur.