NVIDIA Tesla V100 32GB - 32 GB nutzbar
32GB of HBM2 memory at datacenter speeds. Enterprise workhorse finding second life in AI.
Technische Daten
| Marke | NVIDIA |
|---|---|
| Modell | Tesla V100 32GB |
| Nutzbarer VRAM | 32 GB |
| Architektur | Volta |
| CUDA-Kerne / Stream-Prozessoren | 5.120 |
| Speicherbandbreite | 900 GB/s |
| TDP | 250 W |
| FP32-TFLOPS | 14 |
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| Datum | eBay |
|---|---|
| Heute, 3. Nov. 2026 | 999,00 € |
| 30. Okt. 2026 | 949,00 € |
| 23. Okt. 2026 | 999,00 € |
| 9. Okt. 2026 | 999,00 € |
| 2. Okt. 2026 | 975,00 € |
| 25. Sept. 2026 | 975,00 € |
| 18. Sept. 2026 | 975,00 € |
| 11. Sept. 2026 | 975,00 € |
| 4. Sept. 2026 | 1.149,90 € |
| 1. Sept. 2026 | 1.149,90 € |
| 28. Aug. 2026 | 1.149,90 € |
| 21. Aug. 2026 | 869,00 € |
| 14. Aug. 2026 | 999,00 € |
| 7. Aug. 2026 | 1.177,00 € |
| 31. Juli 2026 | 1.177,00 € |
Für KI- und LLM-Einsatz
Solide Wahl für 30B-Modelle und problemlose Inferenz mit 14B-Modellen. Datacenter-GPU ohne Displayausgänge; möglicherweise ist eine separate Kühllösung erforderlich.
Welche Modelle laufen darauf?
- 30B Q6_K, 70B Q2_K
- 30B Q4_K_M, 14B mit voller Präzision, 70B Q2 (passt knapp)
- 14B Q6_K, 30B Q3_K (passt knapp)
- 14B Q4_K_M, 7B mit voller Präzision
- 7B Q6_K, 14B Q3_K (passt knapp)
- nur 7B Q4_K_M
Geschätzte Leistung
Generierung: ~68 Token/s
Prefill: ~250 Token/s
Empfohlene Quantisierungen
- Q4_K_M empfohlen für 30B-Modelle
- Q6_K oder Q8 für 14B und darunter
- Volle Präzision für 7B-Modelle
Vor- und Nachteile
Vorteile
- 32 GB nutzbarer VRAM: geeignet für große Modelle
- Hohe Speicherbandbreite für schnelle Token-Generierung
- Volta-Architektur: umfassende Unterstützung durch CUDA-Software
Nachteile
- Kein Displayausgang: nur Headless-Betrieb
- Benötigt eventuell eine nachgerüstete Kühllösung
Community-Fazit
- r/LocalLLaMA
32GB HBM2 with excellent bandwidth. Datacenter-only form factor but great performance for the price.
Quelle