NVIDIA · Ampere Architecture

租用 NVIDIA GeForce RTX 3070 云端 GPU

VRAM 8 GB GDDR6
带宽 448 GB/s
FP16 20.3 TFLOPS
FP32 10.2 TFLOPS
TDP 220W
架构 Ampere

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NVIDIA GeForce RTX 3070 技术规格

制造商 NVIDIA
架构 安培
显存 8 GB GDDR6
带宽 448 GB/s
FP16(张量) 20.3 TFLOPS
FP32 10.2 TFLOPS
热设计功耗 220W
发布年份 2020
细分市场 消费级 GPU
内存类型 GDDR6

适用场景

Budget inference gaming

常见问题

NVIDIA GeForce RTX 3070 的峰值 FP16 性能是多少?

2020 发布的 NVIDIA GeForce RTX 3070 是一款 Ampere 级加速器,配备 8 GB 的 GDDR6,内存带宽为 448 GB/s,FP16 计算性能为 20.3 TFLOPS。FP32 峰值为 10.2 TFLOPS,最大功耗为 220W。

实际应用中:显存足够加载约 8B 参数范围的模型(量化后更大),带宽足以避免注意力层的内存饥饿,计算性能足以在现代优化器饱和的批量大小下训练变换器。

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NVIDIA GeForce RTX 3070 在机器学习中的速度有多快?

NVIDIA GeForce RTX 3070 达到 20.3 TFLOPS 的 FP16 计算性能,配备 448 GB/s 的内存带宽和 8 GB 的显存。FP32 峰值为 10.2 TFLOPS。

这些数据使 NVIDIA GeForce RTX 3070 处于生成式 AI 工作的实用性能区间:足够强大,可在合理时间内预训练中大型模型,且带宽足以保持实时推理延迟较低。实际的每秒处理令牌数或图像数会根据框架、量化和模型大小变化约 2 倍——务必使用您计划部署的完整堆栈进行基准测试。

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NVIDIA GeForce RTX 3070 最擅长处理哪些工作负载?

NVIDIA GeForce RTX 3070表现良好的使用场景:Budget inference, gaming。该显卡的8 GB显存、Ampere张量核心和consumer定位,使其适合需要云级硬件但不想支付最新加速器高额溢价的AI团队。

一个简单的经验法则是:如果你的模型在目标精度下能适配8 GB显存,并且工作负载受带宽或计算限制而非内存限制,那么NVIDIA GeForce RTX 3070很可能是比升级到更高级别更经济的选择。

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与其他 GPU 比较

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