NVIDIA · Ada Lovelace Architecture

เช่า NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER บนคลาวด์

VRAM 16 GB GDDR6X
แบนด์วิดท์ 736 GB/s
FP16 52.4 TFLOPS
FP32 26.2 TFLOPS
TDP 320W
สถาปัตยกรรม Ada Lovelace

ยังไม่มีข้อมูลราคาโมเดล GPU นี้ โปรดตรวจสอบอีกครั้งเร็วๆ นี้

สเปคทางเทคนิคของ NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER

ผู้ผลิต NVIDIA
สถาปัตยกรรม อาดา เลิฟเลซ
VRAM 16 GB GDDR6X
แบนด์วิดท์ 736 GB/s
FP16 (Tensor) 52.4 TFLOPS
FP32 26.2 TFLOPS
TDP 320W
ปีที่เปิดตัว 2024
กลุ่มตลาด GPU สำหรับผู้บริโภค
ประเภทหน่วยความจำ GDDR6X

เหมาะสำหรับ

Gaming inference fine-tuning

คำถามที่พบบ่อย

แบนด์วิดท์หน่วยความจำของ NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER เพียงพอสำหรับการใช้งานการอนุมาน LLM ในการผลิตหรือไม่?

เวอร์ชันย่อของแผ่นสเปก NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER : 16 GB GDDR6X, 736 GB/s, 52.4 FP16 TFLOPS, 26.2 FP32 TFLOPS, Ada Lovelace (2024), 320W

เวอร์ชันยาว: การ์ดนี้ถูกปรับแต่งสำหรับการคูณเมทริกซ์ความแม่นยำผสมบนเทนเซอร์ขนาดใหญ่ ซึ่งตรงกับความต้องการของการฝึกอบรมและการถอดรหัสทรานส์ฟอร์เมอร์ในงานจริง ความเร็วแบนด์วิดธ์เพียงพอที่จะหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักในงาน attention และความจุ VRAM ครอบคลุมขนาดโมเดลสมัยใหม่โดยไม่ต้องถ่ายโอนข้อมูลไปยังหน่วยความจำ CPU

The NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER page has the complete datasheet and side-by-side comparisons.

NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER การทดสอบประสิทธิภาพเทียบกับ H100 เป็นอย่างไร?

สเปคประสิทธิภาพ NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER: 52.4 FP16 TFLOPS / 26.2 FP32 TFLOPS / 736 GB/s / 16 GB

งานสามประเภท, คอขวดสามแบบแตกต่างกัน: การปรับแต่งละเอียดเน้นที่ tensor cores FP16/BF16 (จำกัด FLOPS); การให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่เน้นแบนด์วิดท์หน่วยความจำ (จำกัดแบนด์วิดท์); การจำลองแบบ HPC เน้น FP32 (จำกัด FLOPS เช่นกัน) NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER รองรับทั้งสามประเภทได้อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับรุ่นของมัน หากงานของคุณเน้นไปที่ประเภทใดประเภทหนึ่ง ควรทดสอบประสิทธิภาพด้วยงานนั้นโดยเฉพาะแทนการพึ่งพาตัวเลขสูงสุดที่สังเคราะห์ขึ้น

Review full specs and related comparisons on the NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER page.

ควรใช้งานอะไรบน NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER เพื่อให้ได้มูลค่าที่ดีที่สุด?

การใช้งานที่ NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER ทำได้ดี: Gaming, inference, fine-tuning VRAM 16 GB, tensor cores Ada Lovelace และตำแหน่ง consumer เหมาะสำหรับทีม AI ที่ต้องการฮาร์ดแวร์ระดับคลาวด์โดยไม่ต้องจ่ายแพงสำหรับตัวเร่งรุ่นใหม่ล่าสุด

กฎง่ายๆ: ถ้าโมเดลของคุณพอดีกับ 16 GB VRAM ที่ความแม่นยำเป้าหมาย และงานของคุณถูกจำกัดด้วยแบนด์วิดท์หรือการประมวลผลมากกว่าหน่วยความจำ NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER น่าจะเป็นตัวเลือกทางเศรษฐกิจที่ดีกว่าการอัปเกรดไปยังระดับที่สูงกว่า

Full specs, benchmarks, and comparisons are on the NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER page.

เปรียบเทียบกับ GPU อื่นๆ

ดูว่า NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER เทียบกับ GPU คลาวด์ยอดนิยมอื่นๆ อย่างไรในเรื่องสเปก, ราคา และความพร้อมใช้งาน