10 GB VRAM ile NVIDIA RTX 3080 GPU Kiralayın
Cloudj üzerinde saatlik RTX 3080 bulut GPU sunucusu kiralayın: NVIDIA Ampere mimarisinde 10 GB VRAM, yaklaşık 29.5 TFLOPS FP32 işlem gücü ve 656 GB/s bellek bant genişliği. 380 W güç sınırıyla SD 1.5, SDXL, kuantize edilmiş 13B LLM'ler ve 10 GB'a sığan render işlerini çalıştıran içerik üreticileri ile geliştiriciler için yüksek iş çıkarma kapasiteli bir karttır. Bir ComfyUI, Ollama veya PyTorch şablonu seçin ve SSH üzerinden hemen bağlanın.
RTX 3080 özellikleri
GPU Başına VRAM
10 GB
Mimari
NVIDIA Ampere
Hesaplama yeteneği (Compute capability)
8.6
FP32 işlem gücü
≈ 29.5 TFLOPS
Bellek bant genişliği
≈ 656 GB/s
Güç sınırı (TDP)
380 W
Şu anda listelenen makineler için altyapı sağlayıcısı tarafından bildirilen değerlerdir; gerçek performans makineye göre değişiklik gösterebilir.
Canlı RTX 3080 konfigürasyonları ve fiyatları
Sürekli güncellenen anlık stok ve fiyatlar. Nihai fiyat sipariş vermeden önce onaylanır.
Hemen kiralaRTX 3080 bulut GPU ile neler çalıştırabilirsiniz
Hızlı SDXL üretimi
656 GB/s ve 29.5 TFLOPS, hafif eklenti setleriyle ComfyUI üzerinde SDXL üretimini hızlandırır.
4-bit 13B LLM'ler
10 GB, 4-bit bir 13B modeli rahatça barındırır ve yüksek bant genişliği tek bir kullanıcı için hızlı token üretimi sağlar.
GPU render
Güçlü FP32 işlem gücüyle Ampere mimarisinde 10 GB'a kadar olan sahneleri render edin.
Küçük görüntü modellerini eğitme
BF16 karma duyarlılık ve yüksek bant genişliği, kısa süreli model eğitimi işlemlerini verimli hale getirir.
RTX 3080, iş yükünüz için doğru GPU mu?
10 GB VRAM ve güçlü Ampere işlem kapasitesinin yeterli olduğu prototipleme, görsel üretimi ve küçük ölçekli çıkarım (inference) işleri için RTX 3080'i tercih edin. Modelleriniz veya yığın boyutlarınız 10 GB'ı aşıyorsa daha yüksek bellekli bir GPU'ya yönelin; yaklaşık 29.5 TFLOPS gerektirmeyen hafif betikler içinse daha düşük donanımlı bir tüketici kartı seçin.
RTX 3080 ve benzer bulut GPU karşılaştırması
RTX 3080 bulut GPU: sıkça sorulan sorular
Saatlik RTX 3080 bulut GPU kiralayın
Bir şablon seçin, canlı bir konfigürasyon belirleyin ve SSH veya tarayıcı terminali üzerinden bağlanın. GPU'yu sildiğiniz anda faturalandırma durur.