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按小时租用 NVIDIA RTX 2080 Ti GPU
NVIDIA RTX 2080 Ti 是一款基于 Turing 架构的消费级 GPU，可在 Cloudj 上按需租用。它配备 11 GB VRAM、约 501 GB/s 的显存带宽以及约 14.6 TFLOPS 的单精度算力。该卡 TDP 为 250 W，计算能力为 7.5，支持按小时计费，非常适合处理轻量级机器学习、推理和图形工作负载。
规格参数
单卡 VRAM
11 GB
架构
NVIDIA Turing
计算能力
7.5
FP32 算力
≈ 14.6 TFLOPS
显存带宽
≈ 501 GB/s
功耗限制
250 W
数值由基础设施提供商根据当前上架机器提供；实际性能因机器而异。
可用配置
实时库存与价格，持续更新。最终价格将在您下单前确认。
立即租用RTX 2080 Ti 的适用场景
量化 LLM 推理
使用现成的 Ollama 或 vLLM 模板，运行可容纳在 11 GB VRAM 内的紧凑型或量化语言模型。
图像生成工作流
部署 ComfyUI 来生成图像并测试可在 11 GB 显存空间内顺畅运行的扩散管线。
深度学习原型开发
在扩展到更大规模的硬件之前，在计算能力为 7.5 的 Turing GPU 上编写、调试和测试 PyTorch 及 CUDA 代码。
批量数据处理
利用约 14.6 TFLOPS 的单精度性能和约 501 GB/s 的显存带宽，运行 GPU 加速的数据管线和渲染任务。
这款 GPU 适合您吗？
对于开发、小型模型推理以及符合 11 GB VRAM 限制的适度训练任务，可选择 RTX 2080 Ti。对于大规模训练或非量化模型，请选择显存更大、架构更新的 GPU；如果只是进行基础调试，则可换用更小规格的消费级显卡。
常见问题
是的，其 11 GB VRAM 和约 501 GB/s 的显存带宽可以运行紧凑型或量化语言模型以及标准的扩散模型。对于超过 11 GB 或需要高于 7.5 计算能力的更新架构特性的较大型模型，建议租用显存更大的 GPU。
您将获得实例的完整 SSH 访问权限，并可以启动包括 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 在内的现成模板。该显卡支持兼容计算能力 7.5 的 CUDA 工作负载。
作为一款拥有 11 GB VRAM 和约 14.6 TFLOPS 单精度算力的 Turing 架构消费级显卡，它比入门级消费类 GPU 提供了更多的显存。不过，针对繁重的训练任务，更新一代的工作站或数据中心级 GPU 能提供更大的 VRAM 和更高的显存带宽。
Cloudj 上的实例采用按小时计费模式，因此您只需为 GPU 服务器处于活动状态的时间付费。