Índice de precios de GPU

Precios de alquiler de RTX 6000 Ada en la nube

Todos los proveedores que ofrecen RTX 6000 Ada, normalizados a precio por hora con detalles de VRAM y región.

48 GB VRAM Ada Lovelace 960 GB/s 1 ofertas

Precio más bajo hoy

$0.7400

Una GPU, por hora, bajo demanda

Sobre la RTX 6000 Ada

Memoria
48 GB
Arquitectura
Ada Lovelace
Ancho de banda
960 GB/s
Rendimiento FP16 denso
280 TFLOPS*

Cifras publicadas por el fabricante, con dispersión cuando la indica. Confirme siempre en la ficha oficial antes de dimensionar un clúster.

Historial de precios de 30 días

Instantáneas diarias de la tarifa más baja de RTX 6000 Ada por proveedor.

$0.888$0.851$0.814$0.777$0.74010-1210-12RTX 6000 Ada
Bajo demanda Spot / interrumpible

Comparación de precios en vivo

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Precios normalizados de alquiler de GPU, una GPU por hora
Proveedor Modelo de GPU VRAM GPUs vCPU Región Bajo demanda /h Spot /h Acciones
Runpod RTX 6000 Ada 48 GB 1 — Global (secure + community cloud) $0.7400 Mejor precio — Ver precios

¿Qué GPU combinan bien con la RTX 6000 Ada?

Use la calculadora de VRAM para comprobar si un modelo cabe en una RTX 6000 Ada, y el estimador de costes para convertir la tarifa por hora en un presupuesto mensual con almacenamiento y salida.

Todos los modelos de GPU

Preguntas frecuentes

Todo sobre el alquiler de GPU en la nube, el seguimiento de afiliados y cómo recopilamos los precios.

¿Qué GPU es mejor para inferencia de LLM?

Para modelos que caben en memoria, el ancho de banda importa más que los FLOPS brutos, así que tarjetas como la L40S, la RTX 4090 o la A100 suelen dar mejores tokens por dólar que una H100. Cuando el modelo necesita paralelismo tensorial multi-GPU, las H100 o H200 con NVLink suelen ganar en rendimiento.

¿Cuánta VRAM necesito para ajustar un modelo?

El ajuste completo necesita aproximadamente el número de parámetros por los bytes por parámetro para los pesos, más el estado del optimizador, que puede ser varias veces mayor. LoRA y QLoRA reducen mucho ese estado. Usa la calculadora de VRAM para dimensionar una configuración concreta.