NVIDIA · Blackwell Architecture

Alugar NVIDIA GeForce RTX 5080 na Nuvem

VRAM 16 GB GDDR7
Largura de Banda 960 GB/s
FP16 56.0 TFLOPS
FP32 28.0 TFLOPS
TDP 360W
Arquitetura Blackwell

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Especificações Técnicas de NVIDIA GeForce RTX 5080

Fabricante NVIDIA
Arquitetura Blackwell
VRAM 16 GB GDDR7
Largura de Banda 960 GB/s
FP16 (Tensor) 56.0 TFLOPS
FP32 28.0 TFLOPS
TDP 360W
Ano de Lançamento 2025
Segmento GPUs para Consumidor
Tipo de Memória GDDR7

Melhor Para

Gaming inference fine-tuning

Perguntas Frequentes

Ficha técnica completa de NVIDIA GeForce RTX 5080 — as especificações que importam para deep learning

NVIDIA GeForce RTX 5080 é uma placa 2025 geração Blackwell com 16 GB de memória GDDR7 e 960 GB/s de largura de banda. O pico de computação é de 56 TFLOPS FP16 e 28 TFLOPS FP32; o TDP é de 360W.

A combinação de VRAM/largura de banda é a característica definidora para trabalho de aprendizado de máquina — ela determina quais tamanhos de modelos são acessíveis e o quanto a placa pode ser exigida durante a inferência em produção. O consumo de energia e os requisitos de resfriamento fazem com que a maioria das implantações NVIDIA GeForce RTX 5080 estejam em data centers em vez de estações de trabalho, razão pela qual a maior parte do acesso a NVIDIA GeForce RTX 5080 na prática ocorre via nuvem.

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Taxa de pré-treinamento NVIDIA GeForce RTX 5080 — o que posso esperar?

NVIDIA GeForce RTX 5080 entrega 56 TFLOPS FP16, 28 TFLOPS FP32, e os alimenta com 16 GB de VRAM a 960 GB/s.

Benchmarks: treinamento de LLM com precisão mista vê utilização de FLOPS próxima do pico em tamanhos de lote que cabem na VRAM; inferência de LLM normalmente fica dentro de 5-15% do teto teórico limitado por largura de banda na decodificação autorregressiva; modelos de difusão mostram o maior salto em relação a aceleradores mais antigos, onde kernels de atenção mais rápidos se somam aos ganhos brutos de computação.

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Casos de uso do NVIDIA GeForce RTX 5080 — onde ele se destaca?

NVIDIA GeForce RTX 5080 é melhor para cargas de trabalho onde seus 16 GB de VRAM e Blackwell núcleos tensor são bem equilibrados: Gaming, inference, fine-tuning.

Se sua carga de trabalho precisa de significativamente mais memória (por exemplo, treinamento de modelos de ponta do zero), NVIDIA GeForce RTX 5080 é pequeno demais e você vai querer uma placa da classe H100/H200/B200. Se sua carga de trabalho precisa de menos (por exemplo, atendimento em pequena escala em modelos de 7 bilhões de parâmetros), placas mais baratas como L4 ou RTX 4090 podem ser mais econômicas. Para a faixa intermediária, NVIDIA GeForce RTX 5080 geralmente é a escolha sensata.

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Comparar com Outras GPUs

Veja como NVIDIA GeForce RTX 5080 se compara com outras GPUs populares de nuvem em especificações, preços e disponibilidade.