Renta NVIDIA GeForce RTX 3080 en la Nube
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Especificaciones Técnicas de NVIDIA GeForce RTX 3080
Mejor Para
Preguntas Frecuentes
¿Qué tipo de memoria usa NVIDIA GeForce RTX 3080 (HBM, GDDR)?
NVIDIA GeForce RTX 3080 cuenta con 10 GB de GDDR6X con 760 GB/s de ancho de banda, ofrece 29.8 TFLOPS de cómputo FP16 y opera a 320W. Está basada en la arquitectura Ampere introducida en 2020.
Para la mayoría de los casos de uso de IA, esto importa en tres aspectos: 1) qué tan grande es el modelo que puedes cargar; 2) qué tan rápido corre la atención (limitada por ancho de banda); 3) qué tan rápido corren las operaciones pesadas en MatMul (limitadas por cómputo). NVIDIA GeForce RTX 3080 tiende a estar en un punto equilibrado en los tres, por eso aparece repetidamente en catálogos de nube dirigidos a equipos de ML.
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¿Es NVIDIA GeForce RTX 3080 más rápido que A100 para ajuste fino?
El cómputo bruto en NVIDIA GeForce RTX 3080 alcanza un máximo de 29.8 TFLOPS FP16 y 14.9 TFLOPS FP32, con 760 GB/s de ancho de banda de memoria alimentando las unidades de cómputo. La arquitectura Ampere trae núcleos tensoriales optimizados para precisión mixta BF16/FP16 / FP8 — los formatos que más importan para transformadores modernos.
El rendimiento real de entrenamiento de modelos escala cerca de los picos teóricos en tamaños de lote grandes; los lotes pequeños están limitados por memoria. Para inferencia de baja latencia, los tokens por segundo en transformadores como Llama 70B dependen mucho de la estrategia de cuantización — FP8/INT8 desbloquean el techo de cómputo, FP16 está limitado por ancho de banda.
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Alternativas a NVIDIA GeForce RTX 3080 — ¿qué más debería considerar?
NVIDIA GeForce RTX 3080 es mejor para cargas de trabajo donde sus 10 GB de VRAM y Ampere núcleos tensoriales están bien equilibrados: Gaming, inference.
Si tu carga de trabajo necesita significativamente más memoria (por ejemplo, entrenar modelos de frontera desde cero), NVIDIA GeForce RTX 3080 es insuficiente y querrás una tarjeta de clase H100/H200/B200. Si tu carga de trabajo necesita menos (por ejemplo, servicio a pequeña escala en modelos de 7 mil millones de parámetros), tarjetas más económicas como L4 o RTX 4090 pueden ser más rentables. Para la banda media, NVIDIA GeForce RTX 3080 suele ser la elección sensata.
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Comparar con otras GPUs
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