レンタル NVIDIA GeForce RTX 3080 クラウドで

NVIDIA GeForce RTX 3080は10 GBのGDDR6Xを搭載し、760 GB/sの帯域幅を持ち、FP16演算性能は29.8 TFLOPS、消費電力は320Wです。2020に導入されたAmpereアーキテクチャに基づいています。

ほとんどのAIユースケースで重要なのは、1) ロード可能なモデルサイズ、2) アテンションの実行速度（帯域幅制限）、3) 行列乗算が多い操作の速度（演算性能制限）の3点です。NVIDIA GeForce RTX 3080はこれら3点でバランスの取れた位置にあり、MLチーム向けのクラウドカタログに繰り返し登場します。

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NVIDIA GeForce RTX 3080 の生の計算性能はピークで 29.8 FP16 TFLOPS と 14.9 FP32 TFLOPS、760 GB/s のメモリ帯域幅で計算ユニットに供給されます。Ampere アーキテクチャはBF16/FP16/FP8混合精度に最適化されたテンソルコアを搭載しており、現代のトランスフォーマーに最も重要なフォーマットです。

実際のモデルトレーニングのスループットは大規模バッチで理論ピークに近くスケールし、小規模バッチはメモリ帯域幅制限となります。低レイテンシ推論では、Llama 70Bのようなトランスフォーマーのトークン毎秒は量子化戦略に大きく依存し、FP8/INT8は計算性能の上限を解放し、FP16は帯域幅制限となります。

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NVIDIA GeForce RTX 3080は、その10 GBのVRAMとAmpereのテンソルコアがよくマッチするワークロードに最適です：Gaming, inference。

もしワークロードが大幅に多くのメモリを必要とする場合（例：最先端モデルのスクラッチトレーニング）、NVIDIA GeForce RTX 3080は小さすぎて、H100/H200/B200クラスのカードが望ましいでしょう。逆に少なめのメモリで済む場合（例：7Bパラメータモデルの小規模サービング）、L4やRTX 4090などの安価なカードの方がコスト効率が良いかもしれません。中間帯では、通常NVIDIA GeForce RTX 3080が賢明な選択です。

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