Csak egyben adom

A 4 darab Tesla K80-as kártya mai szemmel nézve egy igazi „nehézsúlyú veterán” összeállítás. Bár 2014-es technológia, a 96 GB összesített VRAM (kártyánként 2x12 GB) még 2026-ban is ad neki némi relevanciát, de csak bizonyos feltételekkel.
Íme, mire tudod használni őket hasznosan:
1. Helyi AI és LLM (Nyelvi modellek) futtatása
Ez a legnépszerűbb felhasználási módja manapság. Bár a K80 lassú, a hatalmas memória miatt olyan nagy modelleket is be tudsz tölteni, amik egy méregdrága RTX 4090-en (24 GB) el sem indulnának.
Mire jó: Kisebb modellek (pl. Llama 3 8B, Mistral 7B) futtatása villámgyors lesz, de akár egy 30B-70B paraméteres modellt is be tudsz tölteni kvantálva (GGUF formátumban), ha elosztod a 4 kártya között.
Szoftver: Használd az Ollama-t vagy a llama.cpp-t. Léteznek speciális build-ek, amik még támogatják a K80 régi (Kepler 3.7) architektúráját.
2. Tanulás és Fejlesztés (Home Lab)
Ha most ismerkedsz a CUDA programozással, a párhuzamos számításokkal vagy a mélytanulással (Deep Learning), ez a setup tökéletes gyakorlóterep.
Multi-GPU kezelés: Megtanulhatod, hogyan kell egy számítási feladatot 8 különálló GPU mag (mivel 1 kártya = 2 GPU) között szétosztani.

3. Tudományos számítások és Rendering
A K80-at eredetileg szuperszámítógépekbe tervezték, így bizonyos feladatokban még mindig köröket ver a modern asztali kártyákra.
Double Precision (FP64): Ha olyan mérnöki vagy fizikai szimulációt futtatsz, ami nagy pontosságú lebegőpontos számítást igényel, a K80 meglepően erős.
Blender (régebbi verziók): Háttérben futó renderelésre (render farm) használható, bár az energiafogyasztása miatt ez kevésbé gazdaságos.