Mieten NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti in der Cloud
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Technische Spezifikationen von NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti
Am besten geeignet für
Häufig Gestellte Fragen
Ist NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti eine Rechenzentrum-, professionelle oder Consumer-Karte?
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti basiert auf der Ampere Architektur und wird mit 12 GB GDDR6X Speicher bei 912 GB/s Bandbreite ausgeliefert. Veröffentlicht im 2021, liefert die Karte 34.1 FP16 TFLOPS und 17 FP32 TFLOPS bei einem TDP von 350W.
Für ML-Forscher bedeuten diese Zahlen mehrere praktische Grenzen: Die VRAM-Obergrenze bestimmt die größten großen Sprachmodellgewichte, die geladen werden können (und die maximale Batch-Größe bei einer gegebenen Sequenzlänge), während die Speicherbandbreite die obere Grenze für aufmerksamkeitsschwere Inferenz setzt. Die Rechenleistung ist am wichtigsten für dichte Matrixmultiplikationen – Vortraining, großes Batch-Vortraining und Diffusion.
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Wie gut skaliert NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti über mehrere GPUs?
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Leistungshighlight: 34.1 FP16 TFLOPS, 17 FP32 TFLOPS, 912 GB/s Bandbreite, 12 GB VRAM.
Umgesetzt in praktische Benchmarks: Modelltraining eines 7B-Parameter-LLM in FP16 mit vernünftigen Batch-Größen sättigt typischerweise die Rechenleistung vor der Bandbreite; Echtzeit-Serving beim selben Modell ist üblicherweise bandbreitenbegrenzt und folgt der 912 GB/s Zahl. Diffusionsbildgenerierungs-Benchmarks liegen dazwischen — rechenintensive Schritte nutzen Tensor-Kerne gut, während Attention-Blöcke weiterhin Bandbreite beanspruchen.
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Kann NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti eine H100 in meiner Machine-Learning-Pipeline ersetzen?
NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti glänzt bei Gaming, inference. Die Karte mit 12 GB VRAM und Tensor-Kernen der Ampere Generation ist eine starke Wahl für KI-Workloads, die große Batch-Größen ausnutzen und von moderner Mixed-Precision-Unterstützung profitieren.
Sie ist überdimensioniert für Spielerei-Experimente und zu klein für die größten Frontier-Modelle, deckt aber das breite Mittelfeld ab: Feinabstimmung von Open-Source-Transformern, Training von Diffusionsmodellen, Ausführen von Batch-Echtzeit-Serving-Pipelines und Unterstützung interaktiver Workflows, die mehr VRAM als eine Consumer-Karte benötigen.
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