NVIDIA Tesla V100 32GB
La NVIDIA Tesla V100 32GB es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Volta y cuenta con 32 GB de memoria con 900 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 300 W. Ofrece 15,7 TFLOPS de rendimiento FP32 y 125 TFLOPS de rendimiento tensorial FP16. Disponible actualmente en 3 proveedores desde 2,11 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 2,21 €/GPU/hora en 9 configuraciones.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
4 ofertas de 3 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 16 | 48 GB | -- | 0,137 € -27.3% 30d | Desde0,14 € | ||
Omega GradientMás barato | ×4 | 32 | 120 GB | Desde2,110 € 0.0% 30d | Desde8,44 € | Abrir | |
| ×1 | 8 | 30 GB | 2,207 € | Desde2,21 € | Abrir | ||
Sesterce CloudEnlace de referido | ×1 | 8 | 30 GB | 2,210 € | Desde2,21 € | Abrir |
LLM que caben en la NVIDIA Tesla V100 32GB
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 32 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 mil M 8 mil M activos | 282 GB Demasiado grande | 155 GB Demasiado grande | 90 GB 4× · 38 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 4× · 50 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB 4× · 42 GB libres | 47 GB 2× · 17 GB libres | 28 GB 1× · 4,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 4× · 49 GB libres | 43 GB 2× · 21 GB libres | 25 GB 1× · 6,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB 4× · 53 GB libres o 2× · 2 % libre | 41 GB 2× · 23 GB libres | 24 GB 1× · 8 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 mil M | 75 GB 4× · 53 GB libres o 2× · 2 % libre | 41 GB 2× · 23 GB libres | 24 GB 1× · 8 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 mil M | 67 GB 4× · 61 GB libres o 2× · 15 % libre | 37 GB 2× · 27 GB libres o 1× · 4 % libre | 21 GB 1× · 11 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 mil M | 58 GB 2× · 6,4 GB libres | 32 GB Cabe justo en 1× | 18 GB 1× · 14 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 mil M 3,6 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 17 GB 1× · 15 GB libres |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 mil M | 29 GB 1× · 2,8 GB libres | 16 GB 1× · 16 GB libres | 9,4 GB 1× · 23 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 mil M | 21 GB 1× · 11 GB libres | 12 GB 1× · 20 GB libres | 6,8 GB 1× · 25 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 mil M | 20 GB 1× · 12 GB libres | 11 GB 1× · 21 GB libres | 6,3 GB 1× · 26 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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