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NVIDIA CMP 170HX

8 GB VRAM250 W TDP1 proveedores11 ofertas4 regiones

La NVIDIA CMP 170HX es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Ampere y cuenta con 8 GB de memoria con 1493 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 250 W. Disponible actualmente en 1 proveedor desde 0,17 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 0,23 €/GPU/hora en 11 configuraciones.

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tarifa mediana

Especificaciones de hardware

Iguales en todos los proveedores

TDP
250 W
Ancho de banda de memoria
1493 GB/s
Arquitectura
Ampere
Marca
NVIDIA
Serie
CMP
Histórico de precios del mercado

Precio mediano entre todos los proveedores

Precios actualizados hace 2 horas

1 oferta de 1 proveedores

Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.

ProveedorCantidadvCPURAMRegiónPor GPU/hTotal/hAcción
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LLM que caben en la NVIDIA CMP 170HX

VRAM estimada para LLM populares de pesos abiertos con precisión de 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) y 4 bits (INT4/MXFP4), con 8 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.

ModeloParámetros16 bits8 bits4 bits
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35 mil M
3 mil M activos
86 GB
Demasiado grande
47 GB
Cabe justo en 6×
28 GB
4× · 4,4 GB libres
Qwen3 32B
Alibaba
32,8 mil M
79 GB
Demasiado grande
43 GB
6× · 4,8 GB libres
25 GB
4× · 6,8 GB libres
Gemma 4 31B
Google
31,3 mil M
75 GB
Ajustado en 8× · 2 % libre
41 GB
6× · 6,7 GB libres
24 GB
4× · 8 GB libres
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2 mil M
75 GB
Ajustado en 8× · 2 % libre
41 GB
6× · 6,8 GB libres
24 GB
4× · 8 GB libres
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8 mil M
67 GB
Ajustado en 8× · 15 % libre
37 GB
6× · 11 GB libres
o 4× · 4 % libre
21 GB
4× · 11 GB libres
Mistral Small 3.2 24B
Mistral AI
24 mil M
58 GB
8× · 6,4 GB libres
32 GB
Cabe justo en 4×
18 GB
4× · 14 GB libres
o 2× · 4 % libre
gpt-oss-20b
OpenAI
21 mil M
3,6 mil M activos
No publicado
No publicado
17 GB
4× · 15 GB libres
o 2× · 16 % libre
Gemma 3 12B
Google
12,2 mil M
29 GB
4× · 2,8 GB libres
16 GB
4× · 16 GB libres
o 2× · 19 % libre
9,4 GB
2× · 6,6 GB libres
o 1× · 2 % libre
Granite 4.1 8B
IBM
8,8 mil M
21 GB
4× · 11 GB libres
12 GB
2× · 4,4 GB libres
6,8 GB
1× · 1,2 GB libres
Qwen3 8B
Alibaba
8,2 mil M
20 GB
4× · 12 GB libres
11 GB
2× · 5,2 GB libres
6,3 GB
1× · 1,7 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct
Meta
8 mil M
19 GB
4× · 13 GB libres
11 GB
2× · 5,4 GB libres
6,2 GB
1× · 1,8 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3
Mistral AI
7,2 mil M
17 GB
4× · 15 GB libres
o 2× · 10 % libre
9,6 GB
2× · 6,4 GB libres
o 1× · 0 % libre
5,6 GB
1× · 2,4 GB libres

Estimaciones: pesos del modelo más un 20 % para la caché KV y la sobrecarga de ejecución, con contextos cortos. Los contextos largos y los lotes grandes necesitan más. Las filas marcadas como «ajustadas» albergan los pesos, pero no ese margen completo. Una cifra ×N es la VRAM total de N de estas GPU y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión. Cómo lo estimamos · Empezar por el modelo

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Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la CMP 170HX por hora?
La CMP 170HX empieza en 0,17 € por GPU-hora, con una mediana de 0,23 € entre 11 configuraciones disponibles. El precio real depende del proveedor, la región y de si alquilas on-demand, spot o reservado.
¿Qué proveedores cloud ofrecen la CMP 170HX?
1 proveedores ofrecen actualmente la CMP 170HX: Vast.ai. Compara sus precios por hora, regiones y especificaciones en la tabla de arriba.
¿Cuánta VRAM tiene la CMP 170HX?
La CMP 170HX cuenta con 8 GB de VRAM, lo que determina los modelos y tamaños de lote más grandes que puede mantener en memoria para entrenamiento e inferencia.
¿Qué LLM puedo ejecutar en la CMP 170HX?
Con 8 GB de VRAM, una sola CMP 170HX puede servir modelos como Granite 4.1 8B, Qwen3 8B, Llama 3.1 8B Instruct, Mistral 7B Instruct v0.3. La tabla anterior indica la VRAM estimada de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits, incluidas las configuraciones multi-GPU que necesitan los modelos más grandes.
¿Cuál es el LLM más grande que puedo ejecutar en varias CMP 170HX?
Los modelos más grandes que registramos y que caben repartidos entre varias CMP 170HX son Qwen3.6 35B-A3B en 4 GPUs a 4 bits, Qwen3 32B en 4 GPUs a 4 bits, Gemma 4 31B en 4 GPUs a 4 bits. En una configuración multi-GPU alquilas y pagas todas las tarjetas durante toda la ejecución, y repartir un modelo entre varias tarjetas también cuesta rendimiento: las GPU intercambian activaciones en cada token, así que el rendimiento depende de la velocidad de la conexión entre ellas. No registramos el interconnect, así que consulta las especificaciones del nodo del proveedor. La tabla anterior indica la configuración más pequeña de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits.
¿Dónde es más barata la CMP 170HX?
El precio on-demand más bajo que registramos actualmente para la CMP 170HX es 0,17 € por GPU-hora en Vast.ai. Como los proveedores actualizan precios y disponibilidad con frecuencia, consulta la tabla en vivo de arriba antes de lanzar.