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GPU con 48 GB di VRAM o più

Su VRAMfarm le schede con almeno 48 GB di memoria video partono da 0,46 € l’ora (L40). In 48 GB entra un modello linguistico di circa 72B parametri a 4 bit o di 21B in FP16. Per immagini e video: i video di Wan 2.2 14B e tutti i modelli di immagini più diffusi alla massima qualità.

48 GB sono il passo verso i modelli linguistici 70B a 4 bit e il modello video grande di Wan 2.2. RTX A6000, L40 e L40S sono schede workstation e da data center con questa memoria.

Schede da 48 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
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 48 GB

Modelli linguistici

Fino a circa 72B parametri a 4 bit (AWQ, GPTQ, GGUF Q4) o 21B 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

I video di Wan 2.2 14B e tutti i modelli di immagini più diffusi alla massima qualità.

Training

QLoRA di modelli 32B, e di un 70B con Unsloth e sequenze brevi.

Lavori tipici con questa memoria

  • Llama 3.3 70B a 4 bit
  • Video lunghi a piena risoluzione
  • QLoRA su modelli da 30B

Domande frequenti

Qual è la GPU più economica con 48 GB o più?

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

Quale LLM posso far girare su 48 GB?

Circa 72B parametri a 4 bit o 21B in FP16, con spazio per un contesto normale. Per esempio: Qwen3 14B, Qwen3 32B, Llama 3.3 70B.

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 48 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 48 GB di VRAM

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