La NVIDIA Titan Xp es una GPU de consumo basada en la arquitectura Pascal y cuenta con 12 GB de memoria con 547 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 250 W. Ofrece 12,1 TFLOPS de rendimiento FP32. Disponible actualmente en 1 proveedor desde 0,03 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 0,04 €/GPU/hora en 8 configuraciones.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
1 oferta de 1 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
LLM que caben en la NVIDIA Titan Xp
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 12 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 | — No publicado | 155 GB Demasiado grande | 90 GB Ajustado en 7× · 11 % libre |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 7× · 5,7 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB Ajustado en 7× · 16 % libre | 47 GB Cabe justo en 4× | 28 GB 3× · 8,4 GB libres o 2× · 4 % libre |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 7× · 5,4 GB libres | 43 GB 4× · 4,8 GB libres | 25 GB 3× · 11 GB libres o 2× · 14 % libre |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB 7× · 8,9 GB libres | 41 GB 4× · 6,7 GB libres o 3× · 4 % libre | 24 GB 3× · 12 GB libres o 2× · 19 % libre |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 mil M | 75 GB 7× · 9,1 GB libres | 41 GB 4× · 6,8 GB libres o 3× · 4 % libre | 24 GB Cabe justo en 2× |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 mil M | 67 GB 7× · 17 GB libres | 37 GB 4× · 11 GB libres o 3× · 17 % libre | 21 GB 2× · 2,7 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 mil M | 58 GB 7× · 26 GB libres | 32 GB 3× · 4,3 GB libres | 18 GB 2× · 5,6 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 mil M 3,6 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 17 GB 2× · 7,5 GB libres |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 mil M | 29 GB 3× · 6,8 GB libres | 16 GB 2× · 7,9 GB libres | 9,4 GB 1× · 2,6 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 mil M | 21 GB 2× · 2,9 GB libres | 12 GB Cabe justo en 1× | 6,8 GB 1× · 5,2 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 mil M | 20 GB 2× · 4,3 GB libres | 11 GB 1× · 1,2 GB libres | 6,3 GB 1× · 5,7 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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