NVIDIA RTX PRO 6000D
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA RTX PRO 6000D repose sur l'architecture Blackwell et dispose de 84 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 1 398 GB/s et un TDP de 600 W. Il offre 148 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 1 fournisseur à partir de 0,99 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 1,10 €/GPU/heure sur 3 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
1 offre chez 1 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA RTX PRO 6000D
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 84 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB Juste sur 2× · 5 % de marge |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB Trop grand | 330 GB Trop grand | 192 GB Juste sur 2× · 4 % de marge |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB Trop grand | 310 GB Trop grand | 181 GB Juste sur 2× · 11 % de marge |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB Trop grand | 155 GB 2× · 13 GB libres | 90 GB 2× · 78 GB libres ou 1× · 11 % de marge |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 1× · 5,7 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 2× · 82 GB libres ou 1× · 16 % de marge | 47 GB 1× · 37 GB libres | 28 GB 1× · 56 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 1× · 5,4 GB libres | 43 GB 1× · 41 GB libres | 25 GB 1× · 59 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 1× · 8,9 GB libres | 41 GB 1× · 43 GB libres | 24 GB 1× · 60 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB 1× · 9,1 GB libres | 41 GB 1× · 43 GB libres | 24 GB 1× · 60 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB 1× · 17 GB libres | 37 GB 1× · 47 GB libres | 21 GB 1× · 63 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB 1× · 26 GB libres | 32 GB 1× · 52 GB libres | 18 GB 1× · 66 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21B 3,6B actifs | — Non publié | — Non publié | 17 GB 1× · 67 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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