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NVIDIA Quadro RTX 8000

48 GB VRAM295 W TDP1 fournisseurs2 offres1 régions

Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA Quadro RTX 8000 repose sur l'architecture Turing et dispose de 48 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 624 GB/s et un TDP de 295 W. Il offre 16,3 TFLOPS de performances FP32. Actuellement disponible chez 1 fournisseur à partir de 0,22 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 0,23 €/GPU/heure sur 2 configurations.

Le moins cher
0,219 €/h
Vast.ai
Médiane
0,228 €/h
sur 2 offres
Le plus cher
0,237 €/h
Vast.ai
Tendance sur 90 jours
0,0 %
tarif médian

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

TDP
295 W
Bande passante mémoire
624 GB/s
Architecture
Turing
Performances FP32
16,3 TFLOPS
Marque
NVIDIA
Série
Quadro RTX
Historique des prix du marché

Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs

Prix mis à jour

1 offre chez 1 fournisseurs

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

FournisseurNombrevCPURAMRégionPar heure de GPUTotal/hAction
Vast.aiLien affiliéTendanceLe moins cher
×22094 GB
États-Unis
À partir de0,219 €
+4,0 % 30 j
À partir de0,44 €
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LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA Quadro RTX 8000

VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 48 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.

ModèleParamètres16 bits8 bits4 bits
Laguna-S 2.1
Poolside
118B
8B actifs
282 GB
Trop grand
155 GB
Trop grand
90 GB
2× · 5,7 GB libres
gpt-oss-120b
OpenAI
117B
5,1B actifs
—
Non publié
—
Non publié
78 GB
2× · 18 GB libres
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35B
3B actifs
86 GB
2× · 9,7 GB libres
47 GB
Tient tout juste sur 1×
28 GB
1× · 20 GB libres
Qwen3 32B
Alibaba
32,8B
79 GB
2× · 17 GB libres
43 GB
1× · 4,8 GB libres
25 GB
1× · 23 GB libres
Gemma 4 31B
Google
31,3B
75 GB
2× · 21 GB libres
41 GB
1× · 6,7 GB libres
24 GB
1× · 24 GB libres
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2B
75 GB
2× · 21 GB libres
41 GB
1× · 6,8 GB libres
24 GB
1× · 24 GB libres
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8B
67 GB
2× · 29 GB libres
37 GB
1× · 11 GB libres
21 GB
1× · 27 GB libres
Mistral Small 3.2 24B
Mistral AI
24B
58 GB
2× · 38 GB libres
32 GB
1× · 16 GB libres
18 GB
1× · 30 GB libres
gpt-oss-20b
OpenAI
21B
3,6B actifs
—
Non publié
—
Non publié
17 GB
1× · 31 GB libres
Gemma 3 12B
Google
12,2B
29 GB
1× · 19 GB libres
16 GB
1× · 32 GB libres
9,4 GB
1× · 39 GB libres
Granite 4.1 8B
IBM
8,8B
21 GB
1× · 27 GB libres
12 GB
1× · 36 GB libres
6,8 GB
1× · 41 GB libres
Qwen3 8B
Alibaba
8,2B
20 GB
1× · 28 GB libres
11 GB
1× · 37 GB libres
6,3 GB
1× · 42 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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Des données erronées ?

Questions fréquentes

Combien coûte le GPU Quadro RTX 8000 par heure ?
Le GPU Quadro RTX 8000 démarre à 0,22 € par GPU-heure, avec une médiane de 0,23 € sur 2 configurations disponibles. Le prix réel dépend du fournisseur, de la région et du mode de location : à la demande, Spot ou réservé.
Quels fournisseurs cloud proposent le GPU Quadro RTX 8000 ?
1 fournisseurs proposent actuellement le GPU Quadro RTX 8000 : Vast.ai. Comparez leurs prix horaires, leurs régions et les caractéristiques des machines dans le tableau ci-dessus.
Combien de VRAM a le GPU Quadro RTX 8000 ?
Le GPU Quadro RTX 8000 dispose de 48 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 Quadro RTX 8000 ?
Avec 48 GB de VRAM, un seul GPU Quadro RTX 8000 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.
Quel est le plus grand LLM que je peux faire tourner sur plusieurs GPU Quadro RTX 8000 ?
Les plus grands modèles que nous suivons et qui tiennent sur plusieurs cartes Quadro RTX 8000 sont Laguna-S 2.1 sur 2 GPU en 4 bits, gpt-oss-120b sur 2 GPU en 4 bits. Une configuration multi-GPU signifie que vous louez et payez chaque carte pendant toute la durée d'utilisation, et répartir un modèle sur plusieurs cartes coûte aussi du débit : les GPU échangent des activations à chaque token, donc les performances dépendent de la rapidité de leur interconnexion. Nous ne suivons pas l'interconnexion : vérifiez les caractéristiques du nœud auprès du fournisseur. Le tableau ci-dessus donne la plus petite configuration pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits.
Où le GPU Quadro RTX 8000 est-il le moins cher ?
Le prix à la demande le plus bas que nous suivons actuellement pour le GPU Quadro RTX 8000 est de 0,22 € par GPU-heure, chez Vast.ai. Les fournisseurs modifiant fréquemment leurs prix et leur disponibilité, vérifiez le tableau en direct ci-dessus avant de lancer une instance.