Logotipo de VRAMfarm VRAMfarm
ES
Registrarse
GPU de Estación de trabajo · Ampere

Alquiler de RTX A5000 desde 0,33 €/h

Alquilar una NVIDIA RTX A5000 en VRAMfarm cuesta desde 0,33 € la hora. Es una tarjeta de estación de trabajo con arquitectura Ampere (2021) y 24 GB de memoria GDDR6: la hermana profesional de la RTX 3090, con memoria ECC y menor consumo. Pagas por minuto desde tu saldo, sin suscripción.

Para lanzar, tu saldo debe cubrir una hora de la máquina. Se factura por minuto según el uso real.

24 GBmemoria GDDR6
768 GB/sancho de banda de memoria
≈27,8TFLOPS FP32
230 WTDP
Tarjeta de estación de trabajo tipo turbina, con un ventilador radial y una fila de chips de memoria arriba

Para qué sirve la RTX A5000

Inferencia de LLM

En 24 GB cabe un modelo de hasta unos 10B parámetros en FP16 y de hasta 36B en 4 bits, por ejemplo Qwen 2.5 32B, Gemma 2 27B y Mistral Small 24B. El ancho de banda de memoria de 768 GB/s determina la velocidad a la que se generan los tokens.

Qué LLM caben en los 24 GB de la RTX A5000
4 bits, cabeFP16, cabememoria insuficiente
Llama 3.1 8B4 bits · 6 GB ≈96 tok/s
Llama 3.1 8BFP16 · 18 GB ≈29 tok/s
Qwen 2.5 14B4 bits · 10 GB ≈55 tok/s
Qwen 2.5 14BFP16 · 31 GB no cabe
Qwen 2.5 32B4 bits · 22 GB ≈24 tok/s
Qwen 2.5 32BFP16 · 71 GB no cabe
Llama 3.3 70B4 bits · 47 GB no cabe
Llama 3.3 70BFP16 · 154 GB no cabe
Memoria para los pesos del modelo con un margen de alrededor del 10 % para el contexto. La velocidad corresponde a una sola petición con 768 GB/s de ancho de banda de memoria; con peticiones en paralelo en vLLM, el rendimiento total es varias veces mayor. Los modelos que no caben se ejecutan en varias tarjetas.

Generación de imágenes

Va bien para Flux.1 [dev] a precisión completa, SDXL con ControlNet y entrenamiento de LoRA sin concesiones.

Entrenamiento y fine-tuning

Fine-tuning con LoRA/QLoRA de modelos de hasta 34B parámetros y entrenamiento de redes pequeñas desde cero.

Render

Blender Cycles, Octane y Redshift: 27,8 TFLOPS FP32 y 24 GB de memoria para tus escenas.

Coste del alquiler por periodo

PeriodoCoste
1 hora0,33 €
Un día (24 horas)8 €
Una semana55 €
Un mes (720 horas)238 €

Precios actualizados el 12 de noviembre de 2026. Mientras la página está abierta, mostramos el precio de la máquina fiable más barata disponible en el catálogo. Los precios están en euros. Al pagar verás cómo se aplica el IVA a tu cuenta.

GPU similares

  • RTX 5070 Ti: un 27 % más barata, 8 GB menos de memoria, FP32 ≈ 43,9 frente a 27,8 TFLOPS.
  • RTX 4080: un 6 % más barata, 8 GB menos de memoria, FP32 ≈ 48,7 frente a 27,8 TFLOPS.
  • RTX 3090: un 9 % más barata, la misma memoria, FP32 ≈ 35,6 frente a 27,8 TFLOPS.

Cómo alquilar la RTX A5000

  1. Regístrate y recarga tu saldo desde 10 €. Para lanzar, tu saldo debe cubrir al menos una hora de la máquina.
  2. En el panel, pulsa Alquilar una GPU, elige qué ejecutar (una app lista para usar, PyTorch con Jupyter, vLLM o tu propia imagen de Docker) y después la RTX A5000 y una máquina.
  3. El servidor suele estar listo en 2–5 minutos. Cuando termines, pulsa Detener y se deja de facturar. Si vas a necesitar de nuevo tus modelos y resultados, pulsa Guardar y detener: conservamos /workspace por 0,03 € por GB al mes y vuelve en tu siguiente servidor.
Un portátil con un anillo de inicio en pantalla, conectado a una estación de trabajo con tres tarjetas gráficas

Preguntas sobre el alquiler

¿Cuánto cuesta alquilar una RTX A5000?

Desde 0,33 € la hora. Se factura por minuto, con un cargo mínimo de 15 minutos por lanzamiento. Para lanzar, tu saldo debe cubrir una hora de la máquina; lo demás se queda en tu saldo. Precios actualizados el 12 de noviembre de 2026.

¿Qué modelos de IA puedo ejecutar en esta tarjeta?

En 24 GB cabe un LLM de hasta unos 10B parámetros en FP16 o de hasta 36B en 4 bits, por ejemplo Qwen 2.5 32B, Gemma 2 27B y Mistral Small 24B.

¿Cómo accedo a la GPU alquilada?

El servidor suele estar listo 2–5 minutos después del lanzamiento. Las apps listas para imágenes, vídeo y chat se abren con un botón en el panel, y para tu propio código tienes SSH y Jupyter. Si desarrollas, puedes elegir PyTorch con Jupyter, vLLM, un ComfyUI vacío o tu propia imagen de Docker.

¿Cómo pago?

Recarga tu saldo en euros con tarjeta o transferencia SEPA, desde 10 €. Los pagos se procesan a través de un proveedor de pagos que anunciaremos antes del lanzamiento. El IVA, cuando corresponde, se muestra al pagar.

¿Cómo se compara la RTX A5000 con tarjetas similares?

RTX 5070 Ti: un 27 % más barata, 8 GB menos de memoria, FP32 ≈ 43,9 frente a 27,8 TFLOPS. RTX 4080: un 6 % más barata, 8 GB menos de memoria, FP32 ≈ 48,7 frente a 27,8 TFLOPS. RTX 3090: un 9 % más barata, la misma memoria, FP32 ≈ 35,6 frente a 27,8 TFLOPS.

¿Qué pasa con mis datos cuando detengo el servidor?

El disco del servidor se borra al detenerlo. Si necesitas tus modelos y resultados, pulsa Guardar y detener: conservamos /workspace por 0,03 € por GB al mes y tu siguiente servidor lo recibe automáticamente. De momento el guardado no funciona con imágenes de Docker propias.

Lanza la RTX A5000

Máquinas disponibles con precio por hora, facturadas por minuto desde tu saldo.