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NVIDIA Titan V

12 GB VRAM29,8 FP16 TFLOPS250 W TDP1 fournisseurs1 offres1 régions

Carte grand public, le GPU NVIDIA Titan V repose sur l'architecture Volta et dispose de 12 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 653 GB/s et un TDP de 250 W. Il offre 14,9 TFLOPS de performances FP32 et 29,8 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 1 fournisseur à partir de 0,14 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 0,14 €/GPU/heure sur 1 configurations.

Le moins cher
0,140 €/h
Vast.ai
Médiane
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sur 1 offres
Le plus cher
0,140 €/h
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Tendance sur 90 jours
+77,8 %
tarif médian

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Performances FP16
29,8 TFLOPS
crête
TDP
250 W
Bande passante mémoire
653 GB/s
Architecture
Volta
Performances FP32
14,9 TFLOPS
Marque
NVIDIA
Série
Titan
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
×22431 GB
Corée du Sud
0,140 €
0,28 €
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LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA Titan V

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

ModèleParamètres16 bits8 bits4 bits
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35B
3B actifs
86 GB
Trop grand
47 GB
Trop grand
28 GB
Juste sur 2× · 4 % de marge
Qwen3 32B
Alibaba
32,8B
79 GB
Trop grand
43 GB
Trop grand
25 GB
Juste sur 2× · 14 % de marge
Gemma 4 31B
Google
31,3B
75 GB
Trop grand
41 GB
Trop grand
24 GB
Juste sur 2× · 19 % de marge
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2B
75 GB
Trop grand
41 GB
Trop grand
24 GB
Tient tout juste sur 2×
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8B
67 GB
Trop grand
37 GB
Trop grand
21 GB
2× · 2,7 GB libres
Mistral Small 3.2 24B
Mistral AI
24B
58 GB
Trop grand
32 GB
Trop grand
18 GB
2× · 5,6 GB libres
gpt-oss-20b
OpenAI
21B
3,6B actifs
—
Non publié
—
Non publié
17 GB
2× · 7,5 GB libres
Gemma 3 12B
Google
12,2B
29 GB
Trop grand
16 GB
2× · 7,9 GB libres
9,4 GB
1× · 2,6 GB libres
Granite 4.1 8B
IBM
8,8B
21 GB
2× · 2,9 GB libres
12 GB
Tient tout juste sur 1×
6,8 GB
1× · 5,2 GB libres
Qwen3 8B
Alibaba
8,2B
20 GB
2× · 4,3 GB libres
11 GB
1× · 1,2 GB libres
6,3 GB
1× · 5,7 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct
Meta
8B
19 GB
2× · 4,7 GB libres
11 GB
1× · 1,4 GB libres
6,2 GB
1× · 5,8 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3
Mistral AI
7,2B
17 GB
2× · 6,6 GB libres
9,6 GB
1× · 2,4 GB libres
5,6 GB
1× · 6,4 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 Titan V par heure ?
Le GPU Titan V démarre à 0,14 € par GPU-heure, avec une médiane de 0,14 € sur 1 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 Titan V ?
1 fournisseurs proposent actuellement le GPU Titan V : Vast.ai. Comparez leurs prix horaires, leurs régions et les caractéristiques des machines dans le tableau ci-dessus.
Combien de VRAM a le GPU Titan V ?
Le GPU Titan V dispose de 12 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 Titan V ?
Avec 12 GB de VRAM, un seul GPU Titan V peut servir des modèles comme Gemma 3 12B, Granite 4.1 8B, Qwen3 8B, Llama 3.1 8B Instruct. 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 Titan V ?
Les plus grands modèles que nous suivons et qui tiennent sur plusieurs cartes Titan V sont GLM-4.7 Flash sur 2 GPU en 4 bits, Qwen3.6 27B sur 2 GPU en 4 bits, Mistral Small 3.2 24B 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 Titan V est-il le moins cher ?
Le prix à la demande le plus bas que nous suivons actuellement pour le GPU Titan V est de 0,14 € 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.