Die NVIDIA RTX 2080 Ti ist eine Consumer- GPU, basiert auf der Turing-Architektur und verfügt über 11 GB Speicher mit 616 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 250 W. Sie liefert 13,4 TFLOPS FP32-Rechenleistung. Derzeit bei 2 Anbieter verfügbar, ab 0,04 €/GPU/Stunde, mit einem Marktmedian von 0,06 €/GPU/Stunde über 10 Konfigurationen.
Hardware-Spezifikationen
Gleich bei allen Anbietern
Medianpreis über alle Anbieter
2 Angebote von 2 Anbietern
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| Anbieter | Anzahl | vCPU | RAM | Region | Pro GPU/Std. | Gesamt/Std. | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×4 | 80 | 94 GB | Ab0,043 € -12.5% 30T | Ab0,17 € | Starten | ||
Theta EdgeCloudIm Trend | ×1 | 36 | 63 GB | 0,283 € 0.0% 30T | 0,28 € | Starten |
LLMs, die auf die NVIDIA RTX 2080 Ti passen
Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 11 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.
| Modell | Parameter | 16 Bit | 8 Bit | 4 Bit |
|---|---|---|---|---|
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 Mrd. 8 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | 155 GB Zu groß | 90 GB Knapp auf 8× · 16 % übrig |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 Mrd. 5,1 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 78 GB 8× · 9,7 GB frei |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 Mrd. 3 Mrd. aktiv | 86 GB 8× · 1,7 GB frei | 47 GB 8× · 41 GB frei oder 4× · 11 % übrig | 28 GB 4× · 16 GB frei |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 Mrd. | 79 GB 8× · 9,4 GB frei | 43 GB Passt knapp auf 4× | 25 GB 4× · 19 GB frei oder 2× · 4 % übrig |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 Mrd. | 75 GB 8× · 13 GB frei | 41 GB 4× · 2,7 GB frei | 24 GB 4× · 20 GB frei oder 2× · 9 % übrig |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 Mrd. | 75 GB 8× · 13 GB frei | 41 GB 4× · 2,8 GB frei | 24 GB 4× · 20 GB frei oder 2× · 10 % übrig |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 Mrd. | 67 GB 8× · 21 GB frei | 37 GB 4× · 7,3 GB frei | 21 GB Passt knapp auf 2× |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 Mrd. | 58 GB 8× · 30 GB frei | 32 GB 4× · 12 GB frei | 18 GB 2× · 3,6 GB frei |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 Mrd. 3,6 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 17 GB 2× · 5,5 GB frei |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 Mrd. | 29 GB 4× · 15 GB frei | 16 GB 2× · 5,9 GB frei | 9,4 GB 1× · 1,6 GB frei |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 Mrd. | 21 GB Passt knapp auf 2× | 12 GB 2× · 10 GB frei oder 1× · 13 % übrig | 6,8 GB 1× · 4,2 GB frei |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 Mrd. | 20 GB 2× · 2,3 GB frei | 11 GB Passt knapp auf 1× | 6,3 GB 1× · 4,7 GB frei |
Schätzungen: Modellgewichte plus 20 % für KV-Cache und Laufzeit-Overhead, bei kurzen Kontextlängen. Lange Kontexte und große Batches benötigen mehr. Als „knapp“ markierte Zeilen fassen die Gewichte, aber nicht diesen vollen Puffer. Ein ×N-Wert ist der gesamte VRAM über N dieser GPUs und sagt nichts über den Durchsatz der Verbindung aus. Wie wir das schätzen · Stattdessen vom Modell aus starten
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