NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB

24GB GDDR6X（384-bit・最大帯域 936GB/s・TDP 350W・10,496 CUDAコア・NVLink対応）。Ampere世代24GB GPU（メーカー公式仕様）。

インターフェース: PCIe 4.0 x16冷却・フォームファクタ: 2.7〜3スロット内排気（基板裏面にも12GB GDDR6X実装のため背面放熱要注意）マルチGPU・構成条件: 2-way NVLinkブリッジ対応（2枚密着配置時は上段カードの背面VRAM過熱防止が必須）2枚構成の注意: VRAMは各GPUに24GBずつで、単一の48GB GPUにはなりません（モデル分割が必要）。電源計算機と同じ前提（CPU 230W・周辺65W・余裕35%）では 1,400W以上。条件を変えて計算 →メーカー公式仕様を確認 ↗

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専用VRAM 24GB・最大消費電力 350W・CUDA

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向いている用途の目安

4bit量子化で30B級までのLLM推論の計画
LeRobot・Isaac Labなどの模倣学習・強化学習の小〜中規模実験

購入前に確認すること

厚み・形状：2.7〜3スロット。ケースの長さとスロット間隔を確認してください。
複数枚構成：2-way NVLinkブリッジ対応（2枚密着配置時は上段カードの背面VRAM過熱防止が必須）

LLM・VLAの必要メモリを計算 →電源容量を計算 →購入とGPUクラウドの費用を比べる →

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価格と販売形態

注文できる価格 0件 / 検証済み 0件 / 除外・要確認 0件

新品価格n=0件

未確認

在庫: 注文できる新品は見つかっていません

最終巡回: 2026/11/16 05:15
最終収集成功: 未確認
価格確認成功: 未確認
表示価格の取得: 未確認

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出品なし

固定価格: —

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価格推移チャート

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🧠 AI・ロボティクス開発における技術評価

公称24GBの専用VRAMです。推論速度はモデル・量子化形式・実行エンジン・バッチ数にも依存します。個別構成のtokens/sや実行可否は未検証です。

ローカルLLM・VLA目安: 共通比較例：Qwen3-32B GGUF Q4_K_Mの配布ファイルは19,762,149,024 bytes（19.76GB / 18.40GiB）。8,192トークン・1リクエスト・FP16 KVの計画値は合計22.28GiB（KV 2.00GiBを含む）です。配布容量は実VRAM使用量と一致するとは限りません。実機の利用可能バイト数とエンジン対応を確認し、計算機で条件を調整してください。この24GBのGPUでの目安（4bit量子化・8,192トークン・1リクエスト、公称VRAMの9割以内を基準）：1枚の公称VRAMの9割以内に計画値が収まるモデル：Qwen3-14B（10.9GiB）、Microsoft Phi-4（11.3GiB）、Llama-3.1-8B-Instruct（6.9GiB）、OpenVLA-7B（6.4GiB）。1枚では計画値が超えるモデル：Llama-3.3-70B-Instruct（44.8GiB・公称24GB×3枚相当）、Qwen3-32B（22.3GiB・公称24GB×2枚相当）、Mistral-Large-Instruct-2411（73.6GiB・公称24GB×4枚相当）。複数枚に分ける場合は、モデル分割（テンソル並列・レイヤー分割）に対応した実行エンジンと、GPU間の帯域・電源・冷却の確認が必要です。枚数は容量の単純合計で、動作を保証するものではありません。

条件を変えてメモリを試算比較例の配布ファイル根拠

電源・スロット・プラットフォーム要件: 試算例：GPU1枚350W＋CPU電力予算230W＋周辺65WでDC 645W。35%の計画余裕では出力容量900W、効率90%・力率0.99・100Vで入力7.24Aです。実際のCPU設定、瞬間負荷、電源の入力条件、コネクタ・配線・冷却を確認してください。