RTX 4080笔记本显卡可以运行大型模型，但其显存容量可能会成为限制因素。12GB的显存对于一些较大规模的模型来说可能有些吃紧。一般情况下，一个较大的深度学习模型可能需要数十甚至数百GB的显存才能顺畅地训练和推理。不过，也有一些优化算法和技术可以帮助减少显存的使用量，例如使用混合精度训练和使用梯度累积等技巧。如果您要处理的大型模型超过了12GB显存的上限，那么您可能需要考虑其他解决方案，如利用分布式计算或多卡并行计算来提高性能。这些方案可以利用多个GPU或与他人的GPU进行合作运算以加快速度并扩展内存空间。还有一些专门针对高性能计算的硬件设备可供选择，但价格相对较高。建议先了解具体的需求再进行相应的选购。
