Cloud GPU mieten Preisvergleich: Der ehrliche Rechenweg für ML-Teams
Cloud GPU mieten Preisvergleich ohne Marketing: Stundenpreise, Anbieter-Modelle, versteckte Kosten und wann sich ein günstiger...
2026-10-27 Ratgeber lesenGPU-Preisindex
RTX 2080 Ti Cloud-Mietpreise
Alle Anbieter für RTX 2080 Ti, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.
Recherche von GPUCloudCompare Research
11 GB VRAM
Turing
616 GB/s
1 Angebote
Über die RTX 2080 Ti
- Speicher
- 11 GB
- Architektur
- Turing
- Speicherbandbreite
- 616 GB/s
- Dichte FP16-Leistung
- 26.9 TFLOPS*
Herstellerangaben, mit Sparsity wo angegeben. Prüfen Sie vor der Cluster-Planung immer das offizielle Datenblatt.
Preisverlauf (30 Tage)
Tägliche Snapshots des niedrigsten RTX 2080 Ti-Preises je Anbieter.
- 优云智算 UCloud 0.0465 €/h
Diese Kurve entsteht aus unseren eigenen täglichen Erfassungsläufen und füllt sich mit der Zeit. Die Preise werden alle 6 Stunden aktualisiert; die Linie zeigt den Tagesmedian — dieselbe Kennzahl, die Vast.ai verwendet.
Live-Preisvergleich
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| Anbieter | GPU-Modell | VRAM | GPUs | vCPU | Region | On-Demand /Std. | Spot /Std. | Aktionen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 优云智算 UCloud | RTX 2080 Ti | 11 GB | 1 | — | China (Ulanqab/Shanghai/Denver) | 0.0465 € Bestpreis | 0.0425 € | Diese GPU mieten |
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Welche GPUs passen gut zur RTX 2080 Ti?
Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine RTX 2080 Ti passt, und rechnen Sie mit dem Kostenrechner einen Stundenpreis in ein Monatsbudget inklusive Speicher und Egress um.
Häufige Fragen
Alles rund um Cloud-GPU-Miete, Affiliate-Tracking und unsere Preisdatenerhebung.
Welche GPU eignet sich am besten für LLM-Inferenz?
Für Modelle, die in den Speicher passen, ist die Speicherbandbreite wichtiger als rohe FLOPS – Karten wie L40S, RTX 4090 oder A100 liefern daher oft mehr Token pro Dollar als eine H100. Sobald ein Modell Multi-GPU-Tensor-Parallelismus braucht, gewinnen H100- oder H200-Instanzen mit NVLink meist beim Durchsatz.
Wie viel VRAM brauche ich für Fine-Tuning?
Vollständiges Fine-Tuning benötigt grob Parameteranzahl mal Bytes pro Parameter für die Gewichte, plus Optimizer-Zustand, der um ein Vielfaches größer sein kann. LoRA und QLoRA reduzieren diesen Zustand erheblich. Nutzen Sie den LLM-VRAM-Rechner, um eine konkrete Konfiguration zu dimensionieren.