RTX5000ADA32GB

32 GB VRAM0 fournisseurs0 offres0 régions

Le GPU RTX5000ADA32GB dispose de 32 GB de mémoire.

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Données insuffisantes

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Mémoire

32 GB

GDDR7

Quels LLM tiennent ? ↓

RTX5000ADA32GB Historique des prix

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Fournisseur	Nombre	vCPU	RAM	Région	Par heure de GPU	Total/h	Action
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LLM qui tiennent sur le GPU RTX5000ADA32GB

VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 32 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.

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 1× · 4,4 GB libres
Qwen3 32B Alibaba	32,8B	79 GB Trop grand	43 GB Trop grand	25 GB 1× · 6,8 GB libres
Gemma 4 31B Google	31,3B	75 GB Trop grand	41 GB Trop grand	24 GB 1× · 8 GB libres
GLM-4.7 Flash Z.ai	31,2B	75 GB Trop grand	41 GB Trop grand	24 GB 1× · 8 GB libres
Qwen3.6 27B Alibaba	27,8B	67 GB Trop grand	37 GB Juste sur 1× · 4 % de marge	21 GB 1× · 11 GB libres
Mistral Small 3.2 24B Mistral AI	24B	58 GB Trop grand	32 GB Tient tout juste sur 1×	18 GB 1× · 14 GB libres
gpt-oss-20b OpenAI	21B 3,6B actifs	— Non publié	— Non publié	17 GB 1× · 15 GB libres
Gemma 3 12B Google	12,2B	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	8,8B	21 GB 1× · 11 GB libres	12 GB 1× · 20 GB libres	6,8 GB 1× · 25 GB libres
Qwen3 8B Alibaba	8,2B	20 GB 1× · 12 GB libres	11 GB 1× · 21 GB libres	6,3 GB 1× · 26 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct Meta	8B	19 GB 1× · 13 GB libres	11 GB 1× · 21 GB libres	6,2 GB 1× · 26 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI	7,2B	17 GB 1× · 15 GB libres	9,6 GB 1× · 22 GB libres	5,6 GB 1× · 26 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 RTX5000ADA32GB ?

Le GPU RTX5000ADA32GB dispose de 32 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 RTX5000ADA32GB ?

Avec 32 GB de VRAM, un seul GPU RTX5000ADA32GB peut servir des modèles comme Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B, Gemma 4 31B, GLM-4.7 Flash. 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.