Logo VRAMfarm VRAMfarm
IT
Registrati
Scegli per memoria video

GPU con 32 GB di VRAM o più

Su VRAMfarm le schede con almeno 32 GB di memoria video partono da 0,46 € l’ora (L40). In 32 GB entra un modello linguistico di circa 48B parametri a 4 bit o di 14B in FP16. Per immagini e video: tutto quello che gira su 24 GB, con batch più grandi e risoluzioni più alte.

I 32 GB della RTX 5090 uniscono la velocità della scheda consumer più recente allo spazio che manca ai 24 GB: batch più grandi, risoluzioni più alte, modelli 32B con contesti più lunghi.

Schede da 32 GB o più, dalla più economica

GPUTipoMemoriaTFLOPS FP32DovePrezzo all’ora≈ al meseAzione
L40 data center 48 GB ≈90,5 0,46 €/ora 331 € 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
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 32 GB

Modelli linguistici

Fino a circa 48B parametri a 4 bit (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) o 14B 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

Tutto quello che gira su 24 GB, con batch più grandi e risoluzioni più alte.

Training

QLoRA di modelli fino a circa 32B con sequenze brevi, LoRA di un 8B con base a 16 bit.

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 32 GB o più?

La NVIDIA L40, da 0,46 € l’ora su VRAMfarm, con fatturazione al minuto.

Quale LLM posso far girare su 32 GB?

Circa 48B parametri a 4 bit o 14B 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 32 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.

Noleggia 32 GB di VRAM

Ricarica da 10 €, scegli una scheda dall’elenco e parti in pochi minuti.