GPU-Preisindex

RTX 3080 Ti Cloud-Mietpreise

Alle Anbieter für RTX 3080 Ti, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.

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12 GB VRAM Ampere 912 GB/s 1 Angebote

Niedrigster Preis heute

0.0531 €

Einzelne GPU, pro Stunde, On-Demand

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RTX 3080 Ti Cloud-Mietpreise — price index

Über die RTX 3080 Ti

Speicher
12 GB
Architektur
Ampere
Speicherbandbreite
912 GB/s
Dichte FP16-Leistung
34.1 TFLOPS*

Herstellerangaben, mit Sparsity wo angegeben. Prüfen Sie vor der Cluster-Planung immer das offizielle Datenblatt.

Preisverlauf (30 Tage)

Tägliche Snapshots des niedrigsten RTX 3080 Ti-Preises je Anbieter.

Bisher 1 Tag(e) Verlauf erfasst
$0.114$0.098$0.083$0.067$0.05210-272026-10-27 · 优云智算 UCloud · $0.058 (最低 $0.058)

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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Normalisierte Cloud-GPU-Mietpreise, eine GPU pro Stunde
Anbieter GPU-Modell VRAM GPUs vCPU Region On-Demand /Std. Spot /Std. Aktionen
优云智算 UCloud RTX 3080 Ti 12 GB 1 — China (Ulanqab/Shanghai/Denver) 0.0531 € Bestpreis — Diese GPU mieten

Welche GPUs passen gut zur RTX 3080 Ti?

Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine RTX 3080 Ti passt, und rechnen Sie mit dem Kostenrechner einen Stundenpreis in ein Monatsbudget inklusive Speicher und Egress um.

Alle GPU-Modelle

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.