کرایہ پر لیں NVIDIA GeForce RTX 3080 کلاؤڈ میں

NVIDIA GeForce RTX 3080 میں 10 جی بی GDDR6X ہے جس میں 760 جی بی/سیکنڈ بینڈوڈتھ، 29.8 TFLOPS FP16 کمپیوٹ، اور 320 واٹ کی آپریٹنگ پاور ہے۔ یہ Ampere آرکیٹیکچر پر مبنی ہے جو 2020 میں متعارف کرایا گیا تھا۔

زیادہ تر AI استعمال کے معاملات میں یہ تین طریقوں سے اہم ہے: 1) آپ کتنا بڑا ماڈل لوڈ کر سکتے ہیں؛ 2) اٹینشن کتنی تیزی سے چلتی ہے (بینڈوڈتھ پر منحصر)؛ 3) میٹمل ہیوی آپریشنز کتنی تیزی سے چلتے ہیں (کمپیوٹ پر منحصر)۔ NVIDIA GeForce RTX 3080 عام طور پر تینوں میں ایک متوازن مقام پر ہوتا ہے — یہی وجہ ہے کہ یہ اکثر کلاؤڈ کیٹلاگز میں ML ٹیموں کے لیے نظر آتا ہے۔

Check the NVIDIA GeForce RTX 3080 page for complete specifications and related GPU matchups.

NVIDIA GeForce RTX 3080 پر خام کمپیوٹ 29.8 FP16 TFLOPS اور 14.9 FP32 TFLOPS پر چوٹی پر ہے، 760 GB/s میموری بینڈوڈتھ کمپیوٹ یونٹس کو فراہم کرتا ہے۔ Ampere آرکیٹیکچر BF16/FP16 / FP8 مخلوط درستگی کے لیے بہتر شدہ ٹینسر کورز لاتا ہے — وہ فارمیٹس جو جدید ٹرانسفارمرز کے لیے سب سے زیادہ اہم ہیں۔

حقیقی دنیا کے ماڈل تربیت کا تھروپٹ بڑے بیچ سائز پر نظریاتی چوٹیوں کے قریب بڑھتا ہے؛ چھوٹے بیچ میموری-محدود ہوتے ہیں۔ کم تاخیر والے انفرنس کے لیے، Llama 70B جیسے ٹرانسفارمرز پر ٹوکنز فی سیکنڈ کوانٹائزیشن حکمت عملی پر بہت منحصر ہوتا ہے — FP8/INT8 کمپیوٹ کی حد کو کھولتے ہیں، FP16 بینڈوڈتھ-محدود ہوتا ہے۔

The NVIDIA GeForce RTX 3080 page has the complete datasheet and side-by-side comparisons.

NVIDIA GeForce RTX 3080 ان ورک لوڈز کے لیے بہترین ہے جہاں اس کی 10 GB VRAM اور Ampere ٹینسر کورز اچھی طرح میل کھاتے ہیں: Gaming, inference۔

اگر آپ کے ورک لوڈ کو نمایاں طور پر زیادہ میموری کی ضرورت ہے (مثلاً، فرنٹیئر اسکیل ماڈلز کو ابتدا سے تربیت دینا)، تو NVIDIA GeForce RTX 3080 چھوٹا ہے اور آپ کو H100/H200/B200 کلاس کارڈ چاہیے ہوگا۔ اگر آپ کے ورک لوڈ کو کم میموری چاہیے (مثلاً، 7B-پیرا میٹر ماڈلز پر چھوٹے پیمانے پر سروسنگ)، تو سستے کارڈز جیسے L4 یا RTX 4090 زیادہ اقتصادی ہو سکتے ہیں۔ درمیانے بینڈ کے لیے، NVIDIA GeForce RTX 3080 عام طور پر معقول انتخاب ہوتا ہے۔

See the NVIDIA GeForce RTX 3080 page for the full spec sheet and comparisons to related GPUs.