NVIDIA A10G

24 GB · Ampere · 70 TFLOPS FP16

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Le prix médian du GPU NVIDIA A10G a baissé de 77 % depuis le 1 juin 2026.

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LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA A10G

LLM populaires à poids ouverts face à 24 GB par GPU : poids plus la place pour le cache KV, dans la meilleure précision qui tient. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.

Tient sur un seul GPU NVIDIA A10G

Qwen3.6 35B-A3B4 bits · juste, 4 % de marge
Qwen3 32B4 bits · juste, 14 % de marge
Gemma 4 31B4 bits · juste, 19 % de marge
GLM-4.7 Flash4 bits · 24 GB
Qwen3.6 27B4 bits · 21 GB
Mistral Small 3.2 24B4 bits · 18 GB
gpt-oss-20b4 bits · 17 GB
Gemma 3 12B8 bits · 16 GB
Granite 4.1 8B16 bits · 21 GB
Qwen3 8B16 bits · 20 GB
Llama 3.1 8B Instruct16 bits · 19 GB
Mistral 7B Instruct v0.316 bits · 17 GB

Tableau complet avec toutes les précisions

VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 24 GB par GPU.

Modèle	Paramètres	16 bits	8 bits	4 bits
Qwen3.6 35B-A3B Alibaba	35B 3B actifs	86 GB Trop grand	47 GB Trop grand	28 GB Juste sur 1× · 4 % de marge
Qwen3 32B Alibaba	32,8B	79 GB Trop grand	43 GB Trop grand	25 GB Juste sur 1× · 14 % de marge
Gemma 4 31B Google	31,3B	75 GB Trop grand	41 GB Trop grand	24 GB Juste sur 1× · 19 % de marge
GLM-4.7 Flash Z.ai	31,2B	75 GB Trop grand	41 GB Trop grand	24 GB Tient tout juste sur 1×
Qwen3.6 27B Alibaba	27,8B	67 GB Trop grand	37 GB Trop grand	21 GB 1× · 2,7 GB libres
Mistral Small 3.2 24B Mistral AI	24B	58 GB Trop grand	32 GB Trop grand	18 GB 1× · 5,6 GB libres
gpt-oss-20b OpenAI	21B 3,6B actifs	— Non publié	— Non publié	17 GB 1× · 7,5 GB libres
Gemma 3 12B Google	12,2B	29 GB Trop grand	16 GB 1× · 7,9 GB libres	9,4 GB 1× · 15 GB libres
Granite 4.1 8B IBM	8,8B	21 GB 1× · 2,9 GB libres	12 GB 1× · 12 GB libres	6,8 GB 1× · 17 GB libres
Qwen3 8B Alibaba	8,2B	20 GB 1× · 4,3 GB libres	11 GB 1× · 13 GB libres	6,3 GB 1× · 18 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct Meta	8B	19 GB 1× · 4,7 GB libres	11 GB 1× · 13 GB libres	6,2 GB 1× · 18 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI	7,2B	17 GB 1× · 6,6 GB libres	9,6 GB 1× · 14 GB libres	5,6 GB 1× · 18 GB libres

Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle

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Questions fréquentes

Combien de VRAM a le GPU A10G ?

Le GPU A10G dispose de 24 GB de VRAM, ce qui détermine les plus grands modèles et tailles de batch qu'il peut garder en mémoire pour l'entraînement et l'inférence.

Quels LLM puis-je faire tourner sur le GPU A10G ?

Avec 24 GB de VRAM, un seul GPU A10G peut servir des modèles comme GLM-4.7 Flash, Qwen3.6 27B, Mistral Small 3.2 24B, gpt-oss-20b. Le tableau ci-dessus indique la VRAM estimée pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits, y compris les configurations multi-GPU nécessaires aux plus grands modèles.

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