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按小時租用 NVIDIA RTX 3080 GPU
NVIDIA RTX 3080 是採用 Ampere 架構的消費級 GPU，配備 10 GB VRAM。它能提供約 29.5 TFLOPS 的標準浮點運算能力，以及約 656 GB/s 的記憶體頻寬。在 Cloudj 上，您可以透過按時計費、SSH 存取權限與現成範本快速部署此 GPU。
規格
每顆 GPU 的 VRAM
10 GB
架構
NVIDIA Ampere
運算能力 (Compute Capability)
8.6
FP32 算力
≈ 29.5 TFLOPS
記憶體頻寬
≈ 656 GB/s
功耗限制
380 W
數值由基礎設施供應商針對目前上架的機器提供；實際效能會因機器而異。
可用配置
即時庫存與價格持續更新，最終價格將於下單前確認。
立即租用RTX 3080 適合的應用場景
輕量級 LLM 推論
使用預先設定的 Ollama 或 vLLM 範本，執行可容納於 10 GB VRAM 內的量化語言模型。
影像生成工作流程
利用約 656 GB/s 的記憶體頻寬，在 ComfyUI 中執行擴散管線以提供穩定的影像輸出。
PyTorch 模型原型開發
在擴展規模之前，先於具備 8.6 運算能力的 Ampere 顯示卡上開發並測試深度學習程式碼。
CUDA 運算任務
運用約 29.5 TFLOPS 的標準浮點效能，加速自訂工作負載。
這款 GPU 適合您嗎？
若您的工作需求為原型開發、影像生成及小規模推論，且 10 GB VRAM 與強大的 Ampere 運算能力已足夠應付，建議選擇 RTX 3080。如果您的模型或批次大小超過 10 GB，請選擇具備更大記憶體的 GPU；若僅執行不需要約 29.5 TFLOPS 算力的輕量級指令碼，則可選擇規格較低的消費級顯示卡。
常見問題
適合，其 10 GB VRAM 和約 656 GB/s 的記憶體頻寬足以處理 ComfyUI 中的標準影像生成，以及透過 Ollama 或 vLLM 執行的量化語言模型。較大的非量化模型則需要具備更高記憶體容量的 GPU。
您可以使用 PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama 和 ComfyUI 等現成範本來啟動執行個體。此顯示卡支援 8.6 運算能力，可廣泛相容於現代機器學習框架。
RTX 3080 在 380 W 的功耗範圍內可提供約 29.5 TFLOPS 的強大消費級算力，但受限於 10 GB VRAM。如果您的訓練批次或模型權重導致記憶體不足錯誤，選擇具備更大記憶體緩衝區的工作站或資料中心級 GPU 會更為合適。
執行個體在啟用期間採按時計費。您將獲得完整的 SSH 存取權限來管理環境，並可使用所選範本提供的任何網頁介面。