GPU con 24 GB di VRAM o più
Su VRAMfarm le schede con almeno 24 GB di memoria video partono da 0,30 € l’ora (RTX 3090). In 24 GB entra un modello linguistico di circa 36B parametri a 4 bit o di 10B in FP16. Per immagini e video: Flux con ControlNet, Qwen-Image, HiDream e i video di Wan 2.2 5B.
24 GB è la taglia più diffusa: ci gira quasi ogni modello open di immagini, video e chat. La RTX 3090 e la 4090 hanno gli stessi 24 GB; la 4090 è più veloce, la 3090 costa meno.
Schede da 24 GB o più, dalla più economica
| GPU | Tipo | Memoria | TFLOPS FP32 | Dove | Prezzo all’ora | ≈ al mese | Azione |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | consumer | 24 GB | ≈35,6 | +15 | 0,30 €/ora | 216 € al mese | Noleggia |
| RTX A5000 | workstation | 24 GB | ≈27,8 | 0,33 €/ora | 238 € al mese | Noleggia | |
| L40 | data center | 48 GB | ≈90,5 | 0,46 €/ora | 331 € al mese | Noleggia | |
| RTX 4090 | consumer | 24 GB | ≈82,6 | +16 | 0,59 €/ora | 425 € al mese | Noleggia |
| RTX A6000 | workstation | 48 GB | ≈38,7 | 0,72 €/ora | 518 € al mese | Noleggia | |
| RTX 5090 | consumer | 32 GB | ≈104,8 | +15 | 0,76 €/ora | 547 € al mese | Noleggia |
| L40S | data center | 48 GB | ≈91,6 | +1 | 1,06 €/ora | 763 € al mese | Noleggia |
| L4 | data center | 24 GB | ≈30,3 | 1,37 €/ora | 986 € al mese | Noleggia | |
| A100 | data center | 80 GB | ≈19,5 | +2 | 1,46 €/ora | 1051 € al mese | Noleggia |
| RTX PRO 6000 | workstation | 96 GB | ≈125 | +8 | 2,12 €/ora | 1526 € al mese | Noleggia |
| H100 | data center | 80 GB | ≈67 | +1 | 3,90 €/ora | 2808 € al mese | Noleggia |
| H200 | data center | 141 GB | ≈67 | +2 | 5,43 €/ora | 3910 € al mese | Noleggia |
| B200 | data center | 192 GB | ≈80 | 16,12 €/ora | 11.606 € al mese | Noleggia |
Per avviare, il credito deve coprire un’ora di utilizzo della macchina. Paghi al minuto solo l’uso effettivo.
Cosa gira su 24 GB
Modelli linguistici
Fino a circa 36B parametri a 4 bit (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) o 10B in FP16, con spazio per un contesto normale. Contesti lunghi e molti utenti in parallelo richiedono di più. Il calcolatore VRAM fa il conto per il tuo modello.
Immagini e video
Flux con ControlNet, Qwen-Image, HiDream e i video di Wan 2.2 5B.
Training
LoRA per Flux e SDXL, QLoRA di modelli 7–8B, LoRA di un 8B con base a 16 bit, ma al limite.
Lavori tipici con questa memoria
- Qwen-Image e video con Wan 2.2
- Modelli di chat fino a 32B a 4 bit
- Training LoRA per Flux e SDXL
Domande frequenti
Qual è la GPU più economica con 24 GB o più?
La NVIDIA GeForce RTX 3090, da 0,30 € l’ora su VRAMfarm, con fatturazione al minuto.
Quale LLM posso far girare su 24 GB?
Circa 36B parametri a 4 bit o 10B in FP16, con spazio per un contesto normale. Per esempio: Llama 3.1 8B, Qwen3 14B, Qwen3 32B.
Posso sommare la memoria di più GPU?
Per i modelli linguistici sì: vLLM e llama.cpp dividono un modello su più schede, quindi 2 × 24 GB fanno girare quello che richiede circa 40 GB. Per i modelli di immagini e video la memoria non si somma: il modello deve stare in una sola scheda.
Come faccio a sapere se 24 GB bastano?
Somma i pesi (2 GB per miliardo di parametri in FP16, 0,6 GB a 4 bit), la cache del contesto e un 10–15% per i buffer, oppure usa il nostro calcolatore VRAM. Se il modello non entra, o si blocca con “CUDA out of memory” o gira molto più lento con l’offloading.
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