GPU con 141 GB de VRAM o más
En VRAMfarm, las tarjetas con al menos 141 GB de memoria de vídeo empiezan en 5,43 € la hora (H200). En 141 GB cabe un modelo de lenguaje de unos 213B parámetros en 4 bits o de 64B en FP16. Para imágenes y vídeo: cualquier modelo abierto de imagen o vídeo, varios a la vez en memoria.
Los 141 GB de la H200 y los 192 GB de la B200 permiten meter en una sola tarjeta los modelos abiertos más grandes, incluidos 70B en FP16 y grandes modelos mixture-of-experts en 4 bits.
Tarjetas con 141 GB o más, de la más barata a la más cara
| GPU | Tipo | Memoria | TFLOPS FP32 | Dónde | Precio por hora | ≈ al mes | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| H200 | centro de datos | 141 GB | ≈67 | +2 | 5,43 €/h | 3910 € al mes | Alquilar |
| B200 | centro de datos | 192 GB | ≈80 | 16,12 €/h | 11.606 € al mes | Alquilar |
Para lanzar, tu saldo debe cubrir una hora de la máquina. Se factura por minuto según el uso real.
Qué funciona con 141 GB
Modelos de lenguaje
Hasta unos 213B parámetros en 4 bits (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) o 64B en FP16, con sitio para un contexto normal. El contexto largo y muchos usuarios en paralelo necesitan más. La calculadora de VRAM lo calcula para tu modelo.
Imágenes y vídeo
Cualquier modelo abierto de imagen o vídeo, varios a la vez en memoria.
Entrenamiento
QLoRA de 70B, LoRA de 32B con base de 16 bits, fine-tuning completo de 8B con optimizador de 8 bits.
Trabajos típicos con este tamaño
- Mixture-of-experts de 235B en 4 bits
- Entrenamiento con lotes grandes
- Los modelos abiertos más grandes en una sola tarjeta
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la GPU más barata con 141 GB o más?
La NVIDIA H200, desde 5,43 € la hora en VRAMfarm, facturada por minuto.
¿Qué LLM puedo ejecutar con 141 GB?
Unos 213B parámetros en 4 bits o 64B en FP16, con sitio para un contexto normal. Por ejemplo: Qwen3 14B, Qwen3 32B, Llama 3.3 70B.
¿Puedo sumar la memoria de varias GPU?
Para modelos de lenguaje, sí: vLLM y llama.cpp reparten un modelo entre tarjetas, así que 2 × 24 GB pueden ejecutar lo que necesita unos 40 GB. En los modelos de imagen y vídeo la memoria no se suma: una sola tarjeta tiene que contener el modelo.
¿Cómo sé si 141 GB son suficientes?
Suma los pesos (2 GB por cada mil millones de parámetros en FP16, 0,6 GB en 4 bits), la caché del contexto y un 10–15 % para búferes, o usa nuestra calculadora de VRAM. Si el modelo no cabe, o falla con «CUDA out of memory» o funciona mucho más lento con offloading.
Alquila 141 GB de VRAM
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