NVIDIA Tesla P100
16 GB · Pascal · 18,7 TFLOPS FP16
Prix cloud en direct du GPU NVIDIA Tesla P100 chez 3 fournisseurs, mis à jour .
3 offres chez 3 fournisseurs
| Fournisseur | Par GPU / heure | Action | |
|---|---|---|---|
2 GPU · 0,16 € au total | dès0,08 € | Lancer | |
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2 GPU · 0,20 € au total | dès0,098 € | Lancer | |
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1 GPU | 1,212 € | Lancer | |
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Historique des prix du GPU NVIDIA Tesla P100
Le prix médian du GPU NVIDIA Tesla P100 a baissé de 29 % depuis le 11 mai 2026.
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA Tesla P100
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 Tesla P100
- 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
- Llama 3.1 8B Instruct8 bits · 11 GB
- Mistral 7B Instruct v0.38 bits · 9,6 GB
Demande plusieurs GPU NVIDIA Tesla P100
- 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 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB Trop grand | 47 GB 4× · 17 GB libres | 28 GB 2× · 4,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB Trop grand | 43 GB 4× · 21 GB libres | 25 GB 2× · 6,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB Juste sur 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 Juste sur 4× · 2 % de marge | 41 GB 4× · 23 GB libres | 24 GB 2× · 8 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB Juste sur 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 |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8B | 19 GB 2× · 13 GB libres | 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 2× · 15 GB libres ou 1× · 10 % de marge | 9,6 GB 1× · 6,4 GB libres | 5,6 GB 1× · 10 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 Tesla P100
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA Tesla P100 repose sur l'architecture Pascal et dispose de 16 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 732 GB/s et un TDP de 250 W. Il offre 9,3 TFLOPS de performances FP32 et 18,7 TFLOPS de performances tensorielles FP16.
- Bande passante mémoire
- 732 GB/s
- Performances FP16
- 18,7 TFLOPS
- crête
- Performances FP32
- 9,3 TFLOPS
- Architecture
- Pascal
- TDP
- 250 W
- Marque
- NVIDIA
- Série
- Tesla
