NVIDIA Tesla V100 32GB
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA Tesla V100 32GB repose sur l'architecture Volta et dispose de 32 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 900 GB/s et un TDP de 300 W. Il offre 15,7 TFLOPS de performances FP32 et 125 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 3 fournisseurs à partir de 2,16 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 2,25 €/GPU/heure sur 9 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
5 offres chez 3 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
| Fournisseur | Nombre | vCPU | RAM | Région | Par heure de GPU | Total/h | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Jusqu'à88 €de crédit | ×1 | — | — | 0,105 € 0,0 % 30 j | 0,11 € | ||
| ×1 | 16 | 48 GB | -- | 0,140 € | À partir de0,14 € | ||
Omega GradientLe moins cher | ×4 | 32 | 120 GB | À partir de2,155 € +1 437,5 % 30 j | À partir de8,62 € | Lancer | |
| ×1 | 8 | 30 GB | 2,254 € | À partir de2,25 € | Lancer | ||
Sesterce CloudLien affilié | ×1 | 8 | 30 GB | 2,257 € | À partir de2,26 € | Lancer |
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA Tesla V100 32GB
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 |
|---|---|---|---|---|
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB Trop grand | 155 GB Trop grand | 90 GB 4× · 38 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 4× · 50 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 4× · 42 GB libres | 47 GB 2× · 17 GB libres | 28 GB 1× · 4,4 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 4× · 49 GB libres | 43 GB 2× · 21 GB libres | 25 GB 1× · 6,8 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 4× · 53 GB libres ou 2× · 2 % de marge | 41 GB 2× · 23 GB libres | 24 GB 1× · 8 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB 4× · 53 GB libres ou 2× · 2 % de marge | 41 GB 2× · 23 GB libres | 24 GB 1× · 8 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8B | 67 GB 4× · 61 GB libres ou 2× · 15 % de marge | 37 GB 2× · 27 GB libres ou 1× · 4 % de marge | 21 GB 1× · 11 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24B | 58 GB 2× · 6,4 GB libres | 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 |
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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