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NVIDIA GeForce GTX 1080 एक Pascal कार्ड है जिसमें 8 जीबी GDDR5X मेमोरी, 320 जीबी/सेकंड बैंडविड्थ, और TFLOPS का FP16 कंप्यूट है। इसे 2016 में लॉन्च किया गया था और यह 180W तक की पावर का उपयोग करता है।

वास्तविक कार्यभारों पर मेमोरी सबसिस्टम आमतौर पर सबसे महत्वपूर्ण कारक होता है: 320 जीबी/सेकंड बैंडविड्थ अधिकांश ट्रांसफॉर्मर डिकोडिंग कार्यों को कंप्यूट यूनिट्स को भूखा किए बिना बनाए रखने के लिए पर्याप्त है, जबकि 8 जीबी VRAM मॉडल के विभिन्न आकारों का समर्थन करता है, खासकर क्वांटाइजेशन लागू होने के बाद।

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FP16 TFLOPS और 320 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ NVIDIA GeForce GTX 1080 को आधुनिक ट्रांसफॉर्मर कार्यभारों के लिए लक्षित त्वरक वर्ग में सीधे रखती है। FP32 8.9 TFLOPS पर सीमित है, जो अधिकांश गैर-AI वैज्ञानिक गणना को आराम से संभालता है।

शून्य से प्रशिक्षण के लिए, टोकन थ्रूपुट लगभग FP16 TFLOPS का अनुसरण करता है। फाउंडेशन मॉडलों पर उत्पादन अनुमान के लिए, थ्रूपुट बैंडविड्थ का अनुसरण करता है। वास्तविक दुनिया के आंकड़े फ्रेमवर्क स्टैक (PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM) पर भारी निर्भर करेंगे, और यह इस बात पर 30-50% तक भिन्न हो सकते हैं कि आप कितनी आक्रामकता से क्वांटाइज करते हैं।

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NVIDIA GeForce GTX 1080 उन कार्यभारों के लिए सबसे अच्छा है जहाँ इसका 8 GB VRAM और Pascal टेंसर कोर अच्छी तरह मेल खाते हैं: Legacy inference, experimentation।

यदि आपके कार्यभार को काफी अधिक मेमोरी की आवश्यकता है (जैसे, अग्रणी स्तर के मॉडलों को शुरू से प्रशिक्षण देना), तो NVIDIA GeForce GTX 1080 छोटा है और आपको H100/H200/B200 वर्ग का कार्ड चाहिए। यदि आपके कार्यभार को कम मेमोरी चाहिए (जैसे, 7B-पैरामीटर मॉडलों पर छोटे पैमाने पर सेवा देना), तो सस्ते कार्ड जैसे L4 या RTX 4090 अधिक किफायती हो सकते हैं। मध्य श्रेणी के लिए, NVIDIA GeForce GTX 1080 आमतौर पर समझदारी से चुना जाने वाला विकल्प है।

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