Génération précédente · Turing · prix vérifiés 2026-10-19
Louez un GPU NVIDIA Q RTX 5000 — 16 GB, $0,074/h à la demande
- VRAM 16 GBGDDR6
- FP16 tensor 48TFLOPS
- PowerScore 34RTX 3090 = 100
- Configurations 1–1×PCIe 3.0
- En ligne actuellement 7 0 régions
Facturé à la seconde, prix verrouillé au déploiement. Stockage $0,08/GB/mois · bande passante $0,01/GB — toute la grille tarifaire. Prochaine revérification hebdomadaire du marché : 2026-10-26.
Génération précédente · architecture Turing
Une carte économique pour des tâches à la bonne échelle : inférence par lots, modèles plus petits, pipelines CI et expérimentations où une flagship resterait inactive. La facturation à la seconde la rend parfaite pour les pics courts.
Caractéristiques NVIDIA Q RTX 5000 : VRAM, TFLOPS, bande passante
| Modèle de GPU | NVIDIA Q RTX 5000 | Architecture | Turing |
|---|---|---|---|
| VRAM | 16 GB GDDR6 | Bande passante mémoire | — |
| Perf. FP16 tensor | 48 TFLOPS | Perf. FP32 | — |
| Cœurs CUDA | — | TDP | — |
| PowerScore (RTX 3090 = 100) | 34 | Génération PCIe | Gén. 3.0 |
| Multi-GPU | 1× – 1× | Stockage maximal de l’instance | 0 GB NVMe |
| Réseau jusqu’à | 0 Mbps | CUDA | 12.4 – 13.0 |
Bande passante, cœurs CUDA, TDP et FP32 sont des chiffres publics NVIDIA ; FP16 tensor est le chiffre dense (hors sparsité). Les valeurs au niveau machine proviennent de l’inventaire en direct.
Prix par heure de la Q RTX 5000 : à la demande, interruptible, réservé
Une règle publique fixe chaque prix sur cette page : la médiane de la place de marché pour le GPU Q RTX 5000 ($0,11/h, snapshot 2026-10-19) × 0,70, arrondie à l’inférieur — donc le prix à la demande est $0,074, 30 % sous le marché. L’interruptible le réduit de moitié ; une réservation de 3 mois retire 35 % de plus.
| Mode | Par GPU-heure | Par jour (24 h) | Par mois (730 h) | Ce que vous obtenez |
|---|---|---|---|---|
| À la demande | $0,074 | $1,78 | $54 | Capacité garantie, prix verrouillé au déploiement, arrêt à tout moment |
| Interruptible | $0,037 | $0,89 | $27 | −50 % fixe ; peut être mise en pause en cas de pression sur la capacité, disque conservé, remise en file automatique |
| Réservé (3 mois) | $0,048 | $1,15 | $35 | −35 % sur le prix à la demande, tarif bloqué pour la durée, capacité réservée |
Par GPU : une machine à 1× coûte exactement 1× — aucun surcoût multi-GPU. Estimez un mois complet avec le stockage et la bande passante dans le calculateur de coût GPU.
Ce que vous pouvez exécuter sur une Q RTX 5000 (16 GB de VRAM)
Avec 16 GB de GDDR6, une seule carte contient un LLM de ~3B paramètres en FP16 ou jusqu’à ~24B paramètres quantifiés en 4 bits, avec de la place pour le cache KV à des longueurs de contexte réalistes. Passez à 1× GPU sur une même machine pour des modèles plus grands ou des batches plus grands — le prix par GPU reste $0,074.
- Template en un clic : Ollama sur une Q RTX 5000
- Template en un clic : SD WebUI Forge sur une Q RTX 5000
- Template en un clic : Whisper WebUI & API sur une Q RTX 5000
- Aide au dimensionnement : guide des besoins en VRAM pour les LLM
Disponibilité de la Q RTX 5000 par région
7 × Q RTX 5000 sur 0 machines, en direct depuis l’inventaire :
Q RTX 5000 vs alternatives : prix par TFLOP
| GPU | VRAM | FP16 | À la demande | $ / TFLOP-h |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 5000 cette carte | 16 GB | 48 | $0,074 | $1,54‰ |
| RTX A4000 | 16 GB | 76 | $0,093 | $1,22‰ |
| Quadro P4000 | 8 GB | 8 | $0,038 | $4,75‰ |
| RTX A2000 | 6 GB | 32 | $0,036 | $1,13‰ |
| Titan RTX | 24 GB | 65 | $0,122 | $1,88‰ |
‰ = dollars par 1 000 TFLOP-heures de FP16 — une estimation approximative du rapport valeur/calcul entre les cartes.
Louer une Q RTX 5000 : questions fréquentes
Combien coûte la location d’un GPU NVIDIA Q RTX 5000 par heure ?
$0,074 par GPU-heure à la demande — un prix fixe, au moins 30 % sous la médiane actuelle du marché de $0,11. La capacité interruptible coûte $0,037/h et une réservation de 3 mois $0,048/h. Environ $54/mois si vous la laissez tourner sans interruption, facturée à la seconde.
Que peut faire un GPU Q RTX 5000 avec 16 GB de VRAM ?
En termes de LLM, environ un modèle de 3B paramètres en FP16, ou jusqu’à ~24B paramètres quantifiés en 4 bits sur une seule carte, avec de la marge de contexte. Les instances multi-GPU (jusqu’à 1× sur l’inventaire actuel) multiplient cela ; les charges de diffusion et de rendu tiennent confortablement dans cette classe de VRAM.
Le GPU Q RTX 5000 est-il disponible à la location dès maintenant ?
Oui — 7 GPU sur 0 machines dans 0 régions sont répertoriés au moment où cette page est générée. Les configurations vont de 1× à 1×. Déployez depuis la console, et elle tourne en environ 30 secondes.
Comment déployer un GPU Q RTX 5000 ?
Créez un compte (e-mail + mot de passe, sans carte, sans KYC), rechargez en crypto, ouvrez la console, filtrez par Q RTX 5000, choisissez une machine et un template comme PyTorch, vLLM ou ComfyUI. Le même déploiement tient en une commande avec la CLI : lowcostgpu launch --gpu q-rtx-5000 --template pytorch.
Pourquoi le GPU Q RTX 5000 est-il moins cher ici que sur les places de marché de GPU ?
Nous établissons nos prix à partir de la médiane de la place de marché publique et fixons notre tarif à la demande au moins 30 % en dessous, arrondi à l’inférieur. Le prix est revérifié chaque semaine (prochaine vérification : 2026-10-26) et publié — pas d’enchères, pas de roulette par hôte, pas de surenchère.