NVIDIA A2

16 GB VRAM36 FP16 TFLOPS60 W TDP0 fournisseurs0 offres0 régions

Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA A2 repose sur l'architecture Ampere et dispose de 16 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 200 GB/s et un TDP de 60 W. Il offre 4,5 TFLOPS de performances FP32 et 36 TFLOPS de performances tensorielles FP16.

Le moins cher

—

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Médiane

—

sur 0 offres

Le plus cher

—

Tendance sur 90 jours

—

Données insuffisantes

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Mémoire

16 GB

Quels LLM tiennent ? ↓

Performances FP16

36 TFLOPS

crête

TDP

60 W

Bande passante mémoire

200 GB/s

Architecture

Ampere

Performances FP32

4,5 TFLOPS

Marque

NVIDIA

Série

Historique des prix du marché

Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs

Prix mis à jour il y a 32 minutes

1 offre chez 0 fournisseurs

Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.

Fournisseur	Nombre	vCPU	RAM	Région	Par heure de GPU	Total/h	Action
AceCloudLe moins cherSpot Jusqu'à219 €de crédit	×2	16	64 GB		À partir de0,138 € +1,5 % 30 j	À partir de0,28 €	Lancer

LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA A2

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

Modèle	Paramètres	16 bits	8 bits	4 bits
Mistral Small 3.2 24B Mistral AI	24B	58 GB Trop grand	32 GB Trop grand	18 GB Juste sur 1× · 4 % de marge
gpt-oss-20b OpenAI	21B 3,6B actifs	— Non publié	— Non publié	17 GB Juste sur 1× · 16 % de marge
Gemma 3 12B Google	12,2B	29 GB Trop grand	16 GB Juste sur 1× · 19 % de marge	9,4 GB 1× · 6,6 GB libres
Granite 4.1 8B IBM	8,8B	21 GB Trop grand	12 GB 1× · 4,4 GB libres	6,8 GB 1× · 9,2 GB libres
Qwen3 8B Alibaba	8,2B	20 GB Trop grand	11 GB 1× · 5,2 GB libres	6,3 GB 1× · 9,7 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct Meta	8B	19 GB Trop grand	11 GB 1× · 5,4 GB libres	6,2 GB 1× · 9,8 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI	7,2B	17 GB Juste sur 1× · 10 % de marge	9,6 GB 1× · 6,4 GB libres	5,6 GB 1× · 10 GB libres
Qwen3 4B Alibaba	4B	9,7 GB 1× · 6,3 GB libres	5,3 GB 1× · 11 GB libres	3,1 GB 1× · 13 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

Quels fournisseurs cloud proposent le GPU A2 ?

1 fournisseurs proposent actuellement le GPU A2 : AceCloud. Comparez leurs prix horaires, leurs régions et les caractéristiques des machines dans le tableau ci-dessus.

Combien de VRAM a le GPU A2 ?

Le GPU A2 dispose de 16 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 A2 ?

Avec 16 GB de VRAM, un seul GPU A2 peut servir des modèles comme Gemma 3 12B, Granite 4.1 8B, Qwen3 8B, Llama 3.1 8B Instruct. 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.