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NVIDIA A10G

24 GB VRAM70 FP16 TFLOPS300 W TDP1 Anbieter1 Angebote1 Regionen

Die NVIDIA A10G ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Ampere-Architektur und verfügt über 24 GB Speicher mit 600 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 300 W. Sie liefert 35 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 70 TFLOPS FP16-Tensor-Leistung. Derzeit bei 1 Anbieter verfügbar, ab 0,16 €/GPU/Stunde, mit einem Marktmedian von 0,16 €/GPU/Stunde über 1 Konfigurationen.

Günstigster
0,161 €/Std.
Akash Network
Median
0,161 €/Std.
über 1 Angebote
Teuerster
0,161 €/Std.
Akash Network
90-Tage-Trend
+50,0 %
Medianpreis

Hardware-Spezifikationen

Gleich bei allen Anbietern

FP16-Leistung
70 TFLOPS
Spitze
TDP
300 W
Speicherbandbreite
600 GB/s
Architektur
Ampere
FP32-Leistung
35 TFLOPS
Marke
NVIDIA
Serie
A10
Marktpreis-Verlauf

Medianpreis über alle Anbieter

Preise aktualisiert

1 Angebot von 1 Anbietern

Sortiert nach aufsteigendem Preis. Konfigurationen direkt vergleichen.

AnbieterAnzahlvCPURAMRegionPro GPU/Std.Gesamt/Std.Aktion
Akash NetworkGünstigster
Bis zu89 €Guthaben
×1——
Schweden
0,161 €
-50,0 % 30T
0,16 €
Starten

LLMs, die auf die NVIDIA A10G passen

Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 24 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.

ModellParameter16 Bit8 Bit4 Bit
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35 Mrd.
3 Mrd. aktiv
86 GB
Zu groß
47 GB
Zu groß
28 GB
Knapp auf 1× · 4 % übrig
Qwen3 32B
Alibaba
32,8 Mrd.
79 GB
Zu groß
43 GB
Zu groß
25 GB
Knapp auf 1× · 14 % übrig
Gemma 4 31B
Google
31,3 Mrd.
75 GB
Zu groß
41 GB
Zu groß
24 GB
Knapp auf 1× · 19 % übrig
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2 Mrd.
75 GB
Zu groß
41 GB
Zu groß
24 GB
Passt knapp auf 1×
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8 Mrd.
67 GB
Zu groß
37 GB
Zu groß
21 GB
1× · 2,7 GB frei
Mistral Small 3.2 24B
Mistral AI
24 Mrd.
58 GB
Zu groß
32 GB
Zu groß
18 GB
1× · 5,6 GB frei
gpt-oss-20b
OpenAI
21 Mrd.
3,6 Mrd. aktiv
—
Nicht veröffentlicht
—
Nicht veröffentlicht
17 GB
1× · 7,5 GB frei
Gemma 3 12B
Google
12,2 Mrd.
29 GB
Zu groß
16 GB
1× · 7,9 GB frei
9,4 GB
1× · 15 GB frei
Granite 4.1 8B
IBM
8,8 Mrd.
21 GB
1× · 2,9 GB frei
12 GB
1× · 12 GB frei
6,8 GB
1× · 17 GB frei
Qwen3 8B
Alibaba
8,2 Mrd.
20 GB
1× · 4,3 GB frei
11 GB
1× · 13 GB frei
6,3 GB
1× · 18 GB frei
Llama 3.1 8B Instruct
Meta
8 Mrd.
19 GB
1× · 4,7 GB frei
11 GB
1× · 13 GB frei
6,2 GB
1× · 18 GB frei
Mistral 7B Instruct v0.3
Mistral AI
7,2 Mrd.
17 GB
1× · 6,6 GB frei
9,6 GB
1× · 14 GB frei
5,6 GB
1× · 18 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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Falsche Daten?

Häufig gestellte Fragen

Wie viel kostet die A10G pro Stunde?
Die A10G beginnt bei 0,16 € pro GPU-Stunde, mit einem Median von 0,16 € über 1 verfügbare Konfigurationen. Der tatsächliche Preis hängt von Anbieter, Region und Mietart (On-Demand, Spot oder Reserved) ab.
Welche Cloud-Anbieter bieten die A10G an?
1 Anbieter führen derzeit die A10G: Akash Network. Vergleichen Sie Stundenpreise, Regionen und Spezifikationen in der Tabelle oben.
Wie viel VRAM hat die A10G?
Die A10G verfügt über 24 GB VRAM, was bestimmt, welche Modelle und Batch-Größen sie für Training und Inferenz im Speicher halten kann.
Welche LLMs kann ich auf der A10G betreiben?
Mit 24 GB VRAM kann eine einzelne A10G Modelle wie GLM-4.7 Flash, Qwen3.6 27B, Mistral Small 3.2 24B, gpt-oss-20b bereitstellen. Die Tabelle oben zeigt den geschätzten VRAM-Bedarf jedes Modells bei 16 Bit, 8 Bit und 4 Bit — inklusive der Multi-GPU-Konfigurationen, die größere Modelle benötigen.
Wo ist die A10G am günstigsten?
Der niedrigste On-Demand-Preis, den wir derzeit für die A10G erfassen, liegt bei 0,16 € pro GPU-Stunde bei Akash Network. Da Anbieter Preise und Verfügbarkeit häufig ändern, prüfen Sie die Live-Tabelle oben vor dem Start.