NVIDIA · Pascal Architecture

Sewa NVIDIA GeForce GTX 1080 di Cloud

VRAM 8 GB GDDR5X
Bandwidth 320 GB/s
FP32 8.9 TFLOPS
TDP 180W
Arsitektur Pascal

Data harga untuk model GPU ini belum tersedia. Cek kembali segera.

Spesifikasi Teknis NVIDIA GeForce GTX 1080

Produsen NVIDIA
Arsitektur Pascal
VRAM 8 GB GDDR5X
Bandwidth 320 GB/s
FP32 8.9 TFLOPS
TDP 180W
Tahun Rilis 2016
Segmen GPU Konsumen
Jenis Memori GDDR5X

Terbaik Untuk

Legacy inference experimentation

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Kapan NVIDIA GeForce GTX 1080 dirilis?

NVIDIA GeForce GTX 1080 adalah kartu Pascal dengan 8 GB memori GDDR5X, 320 GB/s bandwidth, dan TFLOPS komputasi FP16. Kartu ini diluncurkan pada 2016 dan menggunakan daya hingga 180W.

Dalam beban kerja nyata, subsistem memori biasanya merupakan faktor paling penting: 320 GB/s bandwidth cukup untuk menopang sebagian besar tugas decoding transformer tanpa membuat unit komputasi kekurangan data, sementara 8 GB VRAM mendukung berbagai ukuran model, terutama setelah penerapan kuantisasi.

Check the NVIDIA GeForce GTX 1080 page for complete specifications and related GPU matchups.

NVIDIA GeForce GTX 1080 kecepatan pelatihan untuk model difusi

TFLOPS FP16 dan 320 GB/s bandwidth memori menempatkan NVIDIA GeForce GTX 1080 tepat dalam kelas akselerator yang ditargetkan untuk beban kerja transformer modern. FP32 mencapai puncak di 8.9 TFLOPS, yang masih menangani sebagian besar komputasi ilmiah non-AI dengan nyaman.

Untuk pelatihan dari awal, throughput token kira-kira mengikuti TFLOPS FP16. Untuk inferensi produksi pada model dasar, throughput mengikuti bandwidth. Angka dunia nyata sangat bergantung pada tumpukan framework (PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM), dan dapat bervariasi 30-50% tergantung seberapa agresif Anda melakukan kuantisasi.

See the NVIDIA GeForce GTX 1080 page for the full spec sheet and comparisons to related GPUs.

Kasus penggunaan NVIDIA GeForce GTX 1080 — di mana keunggulannya?

NVIDIA GeForce GTX 1080 paling baik untuk beban kerja di mana VRAM 8 GB dan tensor core Pascal-nya cocok dengan baik: Legacy inference, experimentation.

Jika beban kerja Anda membutuhkan memori yang jauh lebih besar (misalnya, pelatihan model frontier dari awal), NVIDIA GeForce GTX 1080 terlalu kecil dan Anda akan menginginkan kartu kelas H100/H200/B200. Jika beban kerja Anda membutuhkan lebih sedikit (misalnya, penyajian skala kecil pada model 7 miliar parameter), kartu yang lebih murah seperti L4 atau RTX 4090 mungkin lebih efisien secara biaya. Untuk rentang tengah, NVIDIA GeForce GTX 1080 biasanya pilihan yang masuk akal.

Check the NVIDIA GeForce GTX 1080 page for complete specifications and related GPU matchups.

Bandingkan dengan GPU Lain

Lihat bagaimana NVIDIA GeForce GTX 1080 dibandingkan dengan GPU cloud populer lainnya dalam spesifikasi, harga, dan ketersediaan.