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NVIDIA GeForce RTX 3080 में 10 जीबी GDDR6X है जिसमें 760 जीबी/सेकंड बैंडविड्थ है, 29.8 TFLOPS का FP16 कंप्यूट प्रदान करता है, और यह 320W पर संचालित होता है। यह Ampere आर्किटेक्चर पर आधारित है जिसे 2020 में पेश किया गया था।

अधिकांश AI उपयोग मामलों के लिए इसका महत्व तीन तरीकों से होता है: 1) आप कितना बड़ा मॉडल लोड कर सकते हैं; 2) ध्यान कितनी तेजी से चलता है (बैंडविड्थ-सीमित); 3) मैटमुल-भारी ऑपरेशंस कितनी तेजी से चलते हैं (कंप्यूट-सीमित)। NVIDIA GeForce RTX 3080 आमतौर पर इन तीनों में संतुलित स्थिति में होता है — यही कारण है कि यह ML टीमों के लिए क्लाउड कैटलॉग में बार-बार दिखाई देता है।

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NVIDIA GeForce RTX 3080 पर कच्ची गणना 29.8 FP16 TFLOPS और 14.9 FP32 TFLOPS पर चरम है, 760 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ के साथ जो गणना इकाइयों को खिलाता है। Ampere वास्तुकला BF16/FP16 / FP8 मिश्रित सटीकता के लिए अनुकूलित टेंसर कोर लाती है — वे प्रारूप जो आधुनिक ट्रांसफॉर्मरों के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं।

वास्तविक दुनिया के मॉडल प्रशिक्षण थ्रूपुट बड़े बैच आकारों पर सैद्धांतिक चरम के करीब स्केल करता है; छोटे बैच मेमोरी-सीमित होते हैं। कम विलंबता अनुमान के लिए, Llama 70B जैसे ट्रांसफॉर्मरों पर टोकन-प्रति-सेकंड क्वांटाइजेशन रणनीति पर भारी निर्भर करता है — FP8/INT8 गणना सीमा खोलते हैं, FP16 बैंडविड्थ-सीमित होता है।

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NVIDIA GeForce RTX 3080 उन कार्यभारों के लिए सबसे अच्छा है जहाँ इसका 10 GB VRAM और Ampere टेंसर कोर अच्छी तरह मेल खाते हैं: Gaming, inference।

यदि आपके कार्यभार को काफी अधिक मेमोरी की आवश्यकता है (जैसे, अग्रणी स्तर के मॉडलों को शुरू से प्रशिक्षण देना), तो NVIDIA GeForce RTX 3080 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 RTX 3080 आमतौर पर समझदारी से चुना जाने वाला विकल्प है।

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