Mieten NVIDIA GeForce RTX 3080 in der Cloud
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Technische Spezifikationen von NVIDIA GeForce RTX 3080
Am besten geeignet für
Häufig Gestellte Fragen
Welchen Speicher verwendet NVIDIA GeForce RTX 3080 (HBM, GDDR)?
NVIDIA GeForce RTX 3080 verfügt über 10 GB GDDR6X mit 760 GB/s Bandbreite, liefert 29.8 TFLOPS FP16-Rechenleistung und arbeitet mit 320W. Sie basiert auf der Ampere Architektur, die in 2020 eingeführt wurde.
Für die meisten KI-Anwendungsfälle ist das in dreierlei Hinsicht wichtig: 1) wie groß ein Modell geladen werden kann; 2) wie schnell die Aufmerksamkeit läuft (bandbreitengebunden); 3) wie schnell MatMul-lastige Operationen laufen (rechengebunden). NVIDIA GeForce RTX 3080 befindet sich meist in einem ausgewogenen Bereich bei allen drei Punkten – weshalb sie häufig in Cloud-Katalogen für ML-Teams auftaucht.
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Ist NVIDIA GeForce RTX 3080 schneller als A100 für Feinabstimmung?
Die rohe Rechenleistung von NVIDIA GeForce RTX 3080 erreicht Spitzenwerte von 29.8 FP16 TFLOPS und 14.9 FP32 TFLOPS, mit 760 GB/s Speicherbandbreite, die die Recheneinheiten versorgt. Die Ampere Architektur bringt Tensor-Kerne, die für BF16/FP16 / FP8 Mixed Precision optimiert sind — die Formate, die für moderne Transformer am wichtigsten sind.
Der reale Modelltrainingsdurchsatz skaliert bei großen Batch-Größen nahe an den theoretischen Spitzenwerten; kleinere Batches sind speicherbegrenzt. Für latenzarmes Inferenz hängt die Token-pro-Sekunde-Rate bei Transformern wie Llama 70B stark von der Quantisierungsstrategie ab — FP8/INT8 heben die Rechenleistung auf die Obergrenze, FP16 ist bandbreitenbegrenzt.
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NVIDIA GeForce RTX 3080 Alternativen – was sollte ich sonst noch in Betracht ziehen?
NVIDIA GeForce RTX 3080 ist am besten für Workloads geeignet, bei denen sein 10 GB VRAM und Ampere Tensor-Kerne gut zusammenpassen: Gaming, inference.
Wenn Ihr Workload deutlich mehr Speicher benötigt (z. B. Training von Frontier-Modellen von Grund auf), ist NVIDIA GeForce RTX 3080 zu klein und Sie sollten eine Karte der Klasse H100/H200/B200 wählen. Wenn Ihr Workload weniger benötigt (z. B. kleine Bereitstellung von 7B-Parameter-Modellen), sind günstigere Karten wie L4 oder RTX 4090 möglicherweise kosteneffizienter. Für das mittlere Segment ist NVIDIA GeForce RTX 3080 in der Regel die vernünftige Wahl.
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