NVIDIA T4
16 GB · Turing · 65 TFLOPS FP16
Prix cloud en direct du GPU NVIDIA T4 chez 4 fournisseurs, mis à jour .
4 offres chez 4 fournisseurs
| Fournisseur | Par GPU / heure | Action | |
|---|---|---|---|
4 GPU · 0,18 € au total | dès0,045 € | Lancer | |
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Akash NetworkJusqu'à89 €de crédit 1 GPU | 0,098 € | Lancer | |
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1 GPU | 0,178 € | Lancer | |
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1 GPU | 0,401 € | Lancer | |
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Historique des prix du GPU NVIDIA T4
Le prix médian du GPU NVIDIA T4 a baissé de 25 % depuis le 16 février 2026.
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA T4
LLM populaires à poids ouverts face à 16 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 T4
- Mistral Small 3.2 24B4 bits · juste, 4 % de marge
- gpt-oss-20b4 bits · juste, 16 % de marge
- Gemma 3 12B4 bits · 9,4 GB
- Granite 4.1 8B8 bits · 12 GB
- Qwen3 8B8 bits · 11 GB
Demande plusieurs GPU NVIDIA T4
- Laguna-S 2.18 GPU · 4 bits
- gpt-oss-120b8 GPU · 4 bits
- Qwen3.6 35B-A3B2 GPU · 4 bits
- Qwen3 32B2 GPU · 4 bits
- Gemma 4 31B2 GPU · 4 bits
- GLM-4.7 Flash2 GPU · 4 bits
- Qwen3.6 27B2 GPU · 4 bits
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 16 GB par GPU.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB Trop grand | 155 GB Trop grand | 90 GB 8× · 38 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 8× · 50 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 8× · 42 GB libres | 47 GB 4× · 17 GB libres | 28 GB 2× · 4,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 8× · 49 GB libres | 43 GB 4× · 21 GB libres | 25 GB 2× · 6,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 8× · 53 GB libres ou 4× · 2 % de marge | 41 GB 4× · 23 GB libres | 24 GB 2× · 8 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB 8× · 53 GB libres ou 4× · 2 % de marge | 41 GB 4× · 23 GB libres | 24 GB 2× · 8 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB 8× · 61 GB libres ou 4× · 15 % de marge | 37 GB 4× · 27 GB libres ou 2× · 4 % de marge | 21 GB 2× · 11 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB 4× · 6,4 GB libres | 32 GB Tient tout juste sur 2× | 18 GB 2× · 14 GB libres ou 1× · 4 % de marge |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21B 3,6B actifs | — Non publié | — Non publié | 17 GB 2× · 15 GB libres ou 1× · 16 % de marge |
| Gemma 3 12B Google | 12,2B | 29 GB 2× · 2,8 GB libres | 16 GB 2× · 16 GB libres ou 1× · 19 % de marge | 9,4 GB 1× · 6,6 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8B | 21 GB 2× · 11 GB libres | 12 GB 1× · 4,4 GB libres | 6,8 GB 1× · 9,2 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2B | 20 GB 2× · 12 GB libres | 11 GB 1× · 5,2 GB libres | 6,3 GB 1× · 9,7 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
Caractéristiques du GPU NVIDIA T4
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA T4 repose sur l'architecture Turing et dispose de 16 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 300 GB/s et un TDP de 70 W. Il offre 8,1 TFLOPS de performances FP32 et 65 TFLOPS de performances tensorielles FP16.
- Bande passante mémoire
- 300 GB/s
- Performances FP16
- 65 TFLOPS
- crête
- Performances FP32
- 8,1 TFLOPS
- Architecture
- Turing
- TDP
- 70 W
- Marque
- NVIDIA
- Série
- T4
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