GPUs mit 24 GB VRAM und mehr
Karten mit mindestens 24 GB Grafikspeicher gibt es bei VRAMfarm ab 0,30 € pro Stunde (RTX 3090). 24 GB fassen ein Sprachmodell mit etwa 36B Parametern in 4 Bit oder 10B in FP16. Für Bilder und Video: Flux mit ControlNet, Qwen-Image, HiDream und Wan 2.2 5B für Video.
24 GB sind die beliebteste Größe: Fast jedes offene Bild-, Video- und Chat-Modell läuft darauf. RTX 3090 und 4090 haben dieselben 24 GB; die 4090 ist schneller, die 3090 günstiger.
Karten mit 24 GB oder mehr, günstigste zuerst
| GPU | Typ | Speicher | TFLOPS FP32 | Standort | Preis pro Stunde | ≈ pro Monat | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | Consumer | 24 GB | ≈35,6 | +15 | 0,30 €/Std. | 216 € pro Monat | Mieten |
| RTX A5000 | Workstation | 24 GB | ≈27,8 | 0,33 €/Std. | 238 € pro Monat | Mieten | |
| L40 | Rechenzentrum | 48 GB | ≈90,5 | 0,46 €/Std. | 331 € pro Monat | Mieten | |
| RTX 4090 | Consumer | 24 GB | ≈82,6 | +16 | 0,59 €/Std. | 425 € pro Monat | Mieten |
| RTX A6000 | Workstation | 48 GB | ≈38,7 | 0,72 €/Std. | 518 € pro Monat | Mieten | |
| RTX 5090 | Consumer | 32 GB | ≈104,8 | +15 | 0,76 €/Std. | 547 € pro Monat | Mieten |
| L40S | Rechenzentrum | 48 GB | ≈91,6 | +1 | 1,06 €/Std. | 763 € pro Monat | Mieten |
| L4 | Rechenzentrum | 24 GB | ≈30,3 | 1,37 €/Std. | 986 € pro Monat | Mieten | |
| A100 | Rechenzentrum | 80 GB | ≈19,5 | +2 | 1,46 €/Std. | 1.051 € pro Monat | Mieten |
| RTX PRO 6000 | Workstation | 96 GB | ≈125 | +8 | 2,12 €/Std. | 1.526 € pro Monat | Mieten |
| H100 | Rechenzentrum | 80 GB | ≈67 | +1 | 3,90 €/Std. | 2.808 € pro Monat | Mieten |
| H200 | Rechenzentrum | 141 GB | ≈67 | +2 | 5,43 €/Std. | 3.910 € pro Monat | Mieten |
| B200 | Rechenzentrum | 192 GB | ≈80 | 16,12 €/Std. | 11.606 € pro Monat | Mieten |
Zum Starten muss Ihr Guthaben eine Stunde Laufzeit der Maschine abdecken. Abgerechnet wird minutengenau nach tatsächlicher Nutzung.
Was auf 24 GB läuft
Sprachmodelle
Bis etwa 36B Parameter in 4 Bit (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) oder 10B in FP16, mit Platz für einen normalen Kontext. Langer Kontext und viele parallele Nutzer brauchen mehr. Der VRAM-Rechner rechnet es für Ihr Modell aus.
Bilder und Video
Flux mit ControlNet, Qwen-Image, HiDream und Wan 2.2 5B für Video.
Training
Flux- und SDXL-LoRAs, QLoRA von 7–8B-Modellen, LoRA von 8B mit 16-Bit-Basis gerade so.
Typische Aufgaben bei dieser Größe
- Qwen-Image und Video mit Wan 2.2
- Chatmodelle bis 32B in 4 Bit
- LoRA-Training für Flux und SDXL
Häufige Fragen
Welche ist die günstigste GPU mit 24 GB oder mehr?
Die NVIDIA GeForce RTX 3090, ab 0,30 € pro Stunde bei VRAMfarm, minutengenau abgerechnet.
Welches LLM kann ich auf 24 GB betreiben?
Etwa 36B Parameter in 4 Bit oder 10B in FP16, mit Platz für einen normalen Kontext. Zum Beispiel: Llama 3.1 8B, Qwen3 14B, Qwen3 32B.
Kann ich den Speicher mehrerer GPUs kombinieren?
Bei Sprachmodellen ja: vLLM und llama.cpp teilen ein Modell auf mehrere Karten auf, 2 × 24 GB können also betreiben, was etwa 40 GB braucht. Bei Bild- und Videomodellen addiert sich der Speicher nicht, eine Karte muss das ganze Modell fassen.
Woran erkenne ich, ob 24 GB reichen?
Rechnen Sie die Gewichte (2 GB pro Milliarde Parameter in FP16, 0,6 GB in 4 Bit), den Kontext-Cache und 10–15 % für Puffer zusammen, oder nutzen Sie unseren VRAM-Rechner. Passt das Modell nicht, bricht es entweder mit „CUDA out of memory“ ab oder läuft mit Offloading deutlich langsamer.
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