NVIDIA · Pascal Architecture

Huur NVIDIA GeForce GTX 1080 in de Cloud

VRAM 8 GB GDDR5X
Bandbreedte 320 GB/s
FP32 8.9 TFLOPS
TDP 180W
Architectuur Pascal

Nog geen prijsgegevens beschikbaar voor dit GPU-model. Kom binnenkort terug.

NVIDIA GeForce GTX 1080 Technische Specificaties

Fabrikant NVIDIA
Architectuur Pascal
VRAM 8 GB GDDR5X
Bandbreedte 320 GB/s
FP32 8.9 TFLOPS
TDP 180W
Jaar van Uitgave 2016
Segment Consument GPUs
Geheugentype GDDR5X

Beste Voor

Legacy inference experimentation

Veelgestelde Vragen

Wanneer is NVIDIA GeForce GTX 1080 uitgebracht?

NVIDIA GeForce GTX 1080 is een Pascal kaart met 8 GB GDDR5X geheugen, 320 GB/s bandbreedte, en TFLOPS FP16 rekenkracht. Het werd gelanceerd in 2016 en verbruikt tot 180W vermogen.

Bij echte workloads is het geheugensubsyteem doorgaans de belangrijkste factor: 320 GB/s bandbreedte is genoeg om de meeste transformer decoding taken te ondersteunen zonder de compute units uit te hongeren, terwijl 8 GB VRAM een breed scala aan modelgroottes ondersteunt, vooral zodra quantisatie wordt toegepast.

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

NVIDIA GeForce GTX 1080 trainingssnelheid voor diffusie modellen

FP16 TFLOPS en 320 GB/s geheugenbandbreedte plaatsen NVIDIA GeForce GTX 1080 duidelijk in de klasse van versnellingskaarten gericht op moderne transformer-werklasten. FP32 piekt op 8.9 TFLOPS, wat nog steeds de meeste niet-AI wetenschappelijke berekeningen comfortabel aan kan.

Voor training vanaf nul volgt token doorvoer ruwweg FP16 TFLOPS. Voor productie-inferentie op foundation modellen volgt de doorvoer de bandbreedte. Werkelijke cijfers hangen sterk af van het framework stack (PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM) en kunnen 30-50% variëren afhankelijk van hoe agressief u kwantiseert.

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

NVIDIA GeForce GTX 1080 gebruikssituaties — waar blinkt het in uit?

NVIDIA GeForce GTX 1080 is het beste voor workloads waarbij zijn 8 GB VRAM en Pascal tensor cores goed op elkaar zijn afgestemd: Legacy inference, experimentation.

Als uw workload aanzienlijk meer geheugen nodig heeft (bijv. training van grensverleggende modellen vanaf nul), is NVIDIA GeForce GTX 1080 te klein en wilt u een kaart van het H100/H200/B200-klasse. Als uw workload minder nodig heeft (bijv. kleinschalige serving op 7 miljard parameters modellen), kunnen goedkopere kaarten zoals L4 of RTX 4090 kostenefficiënter zijn. Voor het middensegment is NVIDIA GeForce GTX 1080 meestal de verstandige keuze.

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

Vergelijk met andere GPUs

Bekijk hoe NVIDIA GeForce GTX 1080 zich verhoudt tot andere populaire cloud-GPU's qua specificaties, prijzen en beschikbaarheid.