80GB HBM2e datacenter GPU: the standard for datacenter training and inference. Requires dedicated servers and enterprise power.
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Tools, frameworks, and models for local AI
14 resources found for "NVIDIA"
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80GB HBM2e datacenter GPU: the standard for datacenter training and inference. Requires dedicated servers and enterprise power.
La workstation desktop NVIDIA per l'IA locale: superchip Grace Blackwell GB10 con 128GB di memoria unificata a 273 GB/s e circa 1 petaFLOP in FP4. CUDA completo, ~12 tok/s su modelli 27B a 4 bit, prefill veloce su contesti lunghi. Prezzo al lancio 3.999 USD, poi 4.699 USD per la carenza di memoria.
Il supercomputer desktop di NVIDIA basato su GB300 Grace Blackwell Ultra: fino a 748GB di memoria coerente, fino a 20 petaflop in FP4, CPU Grace a 72 core collegati via NVLink-C2C. Pensato per sviluppare ed eseguire agenti e modelli frontier-class al desk. Annunciato a GTC nel marzo 2025; versione per Windows annunciata il 1 giugno 2026 in arrivo a fine anno. Listino nell'ordine dei 99.000 USD.
The top-tier datacenter GPU with 80GB HBM3: the top-of-the-line for large-model training and inference. Enterprise configurations only.
The most accessible consumer GPU with 12GB VRAM: the entry point for local inference. Comfortably runs 7-8B quantized models.
24GB VRAM at very favorable used-market prices: the cheapest way to reach 24GB for 30B models. Discontinued.
16GB VRAM at an entry-level price: the right choice for quantized 13-14B models. Good headroom for personal use.
16GB VRAM with 672 GB/s bandwidth: high-end performance at a contained price. Among the best VRAM/price ratios.
The world's most powerful consumer GPU for local training and high-speed inference.
Il 16GB d'ingresso della generazione Blackwell: GB206, 16GB GDDR7 a 448 GB/s, 180W, PCIe 5.0 x8. Lancio a 429 USD: il modo più economico di far girare Qwen3.8-27B e i modelli 30B+ in Q4 su una singola scheda. Prezzo street 2026 più alto per la carenza di GDDR7.
Blackwell GB205 di fascia media: 12GB GDDR7 su bus 192-bit (672 GB/s), 6.144 CUDA core, 250W. Supporto completo ai formati FP4/FP8 per l'inferenza. Lancio a 549 USD, marzo 2025.
Blackwell GB203 da fascia alta: 16GB GDDR7 su bus 256-bit (896 GB/s), 8.960 CUDA core, 300W. Il 16GB rende possibile Qwen3.8-27B o i modelli 30B+ in Q4 con contesto ampio. Lancio a 749 USD, febbraio 2025.
16GB GDDR7 with 960 GB/s bandwidth: the mid-range Blackwell GPU. Decode speed well above prior generations.
The fastest consumer GPU on the planet: 32GB GDDR7 and 1,792 GB/s bandwidth. The top pick for local inference without going to the datacenter.