GPU avec 24 Go de VRAM ou plus
Les cartes avec au moins 24 Go de mémoire vidéo commencent à 0,30 € de l’heure sur VRAMfarm (RTX 3090). 24 Go accueillent un modèle de langage d’environ 36B paramètres en 4 bits ou 10B en FP16. Pour l’image et la vidéo : Flux avec ControlNet, Qwen-Image, HiDream et la vidéo Wan 2.2 5B.
24 Go, c’est la taille la plus populaire : presque tous les modèles ouverts d’image, de vidéo et de chat y tournent. La RTX 3090 et la 4090 ont les mêmes 24 Go ; la 4090 est plus rapide, la 3090 moins chère.
Cartes de 24 Go ou plus, de la moins chère à la plus chère
| GPU | Type | Mémoire | TFLOPS FP32 | Où | Prix par heure | ≈ par mois | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | grand public | 24 Go | ≈35,6 | +15 | 0,30 €/h | 216 € par mois | Louer |
| RTX A5000 | station de travail | 24 Go | ≈27,8 | 0,33 €/h | 238 € par mois | Louer | |
| L40 | centre de données | 48 Go | ≈90,5 | 0,46 €/h | 331 € par mois | Louer | |
| RTX 4090 | grand public | 24 Go | ≈82,6 | +16 | 0,59 €/h | 425 € par mois | Louer |
| RTX A6000 | station de travail | 48 Go | ≈38,7 | 0,72 €/h | 518 € par mois | Louer | |
| RTX 5090 | grand public | 32 Go | ≈104,8 | +15 | 0,76 €/h | 547 € par mois | Louer |
| L40S | centre de données | 48 Go | ≈91,6 | +1 | 1,06 €/h | 763 € par mois | Louer |
| L4 | centre de données | 24 Go | ≈30,3 | 1,37 €/h | 986 € par mois | Louer | |
| A100 | centre de données | 80 Go | ≈19,5 | +2 | 1,46 €/h | 1 051 € par mois | Louer |
| RTX PRO 6000 | station de travail | 96 Go | ≈125 | +8 | 2,12 €/h | 1 526 € par mois | Louer |
| H100 | centre de données | 80 Go | ≈67 | +1 | 3,90 €/h | 2 808 € par mois | Louer |
| H200 | centre de données | 141 Go | ≈67 | +2 | 5,43 €/h | 3 910 € par mois | Louer |
| B200 | centre de données | 192 Go | ≈80 | 16,12 €/h | 11 606 € par mois | Louer |
Pour lancer, votre solde doit couvrir une heure d’utilisation de la machine. Vous êtes facturé à la minute, selon l’utilisation réelle.
Ce qui tourne sur 24 Go
Modèles de langage
Jusqu’à environ 36B paramètres en 4 bits (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) ou 10B en FP16, avec de la place pour un contexte normal. Un long contexte et de nombreux utilisateurs en parallèle demandent plus. Le calculateur de VRAM fait le calcul pour votre modèle.
Images et vidéo
Flux avec ControlNet, Qwen-Image, HiDream et la vidéo Wan 2.2 5B.
Entraînement
LoRA Flux et SDXL, QLoRA de modèles 7–8B, LoRA d’un 8B avec une base 16 bits (un peu juste).
Usages typiques pour cette taille
- Qwen-Image et vidéo avec Wan 2.2
- Modèles de chat jusqu’à 32B en 4 bits
- Entraînement LoRA pour Flux et SDXL
Questions fréquentes
Quel est le GPU le moins cher avec 24 Go ou plus ?
La NVIDIA GeForce RTX 3090, dès 0,30 € de l’heure sur VRAMfarm, facturée à la minute.
Quel LLM puis-je faire tourner sur 24 Go ?
Environ 36B paramètres en 4 bits ou 10B en FP16, avec de la place pour un contexte normal. Par exemple : Llama 3.1 8B, Qwen3 14B, Qwen3 32B.
Puis-je cumuler la mémoire de plusieurs GPU ?
Pour les modèles de langage, oui : vLLM et llama.cpp répartissent un modèle entre les cartes, donc 2 × 24 Go peuvent faire tourner ce qui demande environ 40 Go. Pour les modèles d’image et de vidéo, la mémoire ne s’additionne pas : une seule carte doit contenir le modèle.
Comment savoir si 24 Go suffisent ?
Additionnez les poids (2 Go par milliard de paramètres en FP16, 0,6 Go en 4 bits), le cache de contexte et 10 à 15 % pour les buffers, ou utilisez notre calculateur de VRAM. Si le modèle ne tient pas, soit il échoue avec « CUDA out of memory », soit il tourne beaucoup plus lentement avec l’offloading.
Louez 24 Go de VRAM
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