NVIDIA GeForce GTX 1080 vs NVIDIA RTX PRO 6000 — Comparaison GPU (Apr 2026)
NVIDIA GeForce GTX 1080 (8GB GDDR5X, Pascal) vs NVIDIA RTX PRO 6000 (96GB GDDR7, 252 TFLOPS FP16, Blackwell). Cloud pricing: NVIDIA RTX PRO 6000 from $1.71/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA GeForce GTX 1080
8GB GDDR5X · Pascal
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NVIDIA RTX PRO 6000
96GB GDDR7 · Blackwell
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|---|---|---|---|
| Spécifications | |||
| Fabricant | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architecture | Pascal | Blackwell | |
| VRAM | 8 GB GDDR5X | 96 GB GDDR7 | |
| Bande passante | 320 GB/s | 1,792 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | N/A | 252.0 TFLOPS | |
| FP32 | 8.9 TFLOPS | 125.0 TFLOPS | |
| TDP | 180W | 600W | |
| Année de sortie | 2016 | 2025 | |
| Segment | Consumer | Professional | |
| Idéal pour | Legacy inference experimentation | Professional AI development large model fine-tuning visualization | |
| Tarification Cloud | |||
| Le moins cher à la demande | — | $1.71/hr | |
| Le moins cher en Spot | — | $1.69/hr | |
| Fournisseurs | 0 | 2 | |
| Tarification Fournisseur (À la demande) | |||
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N/A | $1.71/hr | |
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N/A | $1.89/hr | |
NVIDIA GeForce GTX 1080
NVIDIA RTX PRO 6000
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RunPod
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|---|---|---|
| Aperçu | ||
| Note Trustpilot | 3.7 | 3.7 |
| Siège social | Brazil | United States |
| Type de fournisseur | Bare Metal | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | ||
| Modèles GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| VRAM max (Go) | 96 | 288 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink |
| Pricing | ||
| Prix de départ ($/h) | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Non | Oui |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) |
| Crédits gratuits | 200 $ via programme de parrainage | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ |
| Frais de sortie | Aucun | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) |
| Infrastructure | ||
| Régions | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | 99,9 % | 99,99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Support Docker | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Non | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Secondes | Instantané |
| Kubernetes Support | Non | Non |
| Business Terms | ||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun |
| Conformité | Isolation mono-locataire DPA disponible | SOC 2 Type II |
Latitude.sh
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