どの GPU でどのモデルが動くか · Whisper

Whisper large-v3 を動かせる GPU

Whisper large-v3(1.5B)は FP16 で約 3 GB の VRAM で動作し、量子化は不要です。cloudgpu.app のどの GPU にも収まるため、検討すべきは料金と速度だけです。下の表では GPU を VRAM クラス別に並べ、実際に請求される料金(2026-11-02 時点)を示しています。

おすすめ:RTX 3090 24G(24 GB)、1 時間あたり $0.29。このモデルに十分な VRAM があります。

Whisper large-v3:VRAM クラス別の適合と 1 時間あたりの料金
VRAMGPU1 時間あたりの料金適合
24 GBRTX 3090 24G · RTX 4090D 24G · RTX 4090 24G$0.29 – $0.39/h収まる
fits many times over; the cheapest card is the right one
32 GBRTX 5090 32G$0.69/h収まる
fits
48 GBRTX A6000 48G · RTX 4090 48G$0.49 – $0.69/h収まる
fits
80 GBA800 80G · A100 80G$1.19 – $1.59/h収まる
fits
96 GBH20 96G · RTX PRO 6000 96G$1.29 – $1.79/h収まる
fits

料金は 2026-11-02(北京時間)時点の cloudgpu.app の表示価格で、課金システムが請求する金額と同じです。VRAM の数値は 2026-09-08 に最終確認しました。

1 時間あたり $0.29 の場合、20 分のテストで約 $0.10、8 時間のセッションで約 $2.32 です。課金は分単位で、インスタンスの稼働中は 1 時間分が事前に確保され、インスタンスを削除すると未使用分が残高に戻ります。

表の見方

ここでは「収まる」かどうかは問題になりません。FP16 の重みは表のどの GPU でも約 3 GB です。各判定の下の注記に、余った VRAM で何ができるかを記載しています。

データセンター向け GPU(80 GB と 96 GB)は、cloudgpu.app でも安価ではありません。モデルがコンシューマー向け GPU に収まるなら、そちらのほうがお得です。ここに掲載している料金は、課金システムが請求する金額と同じです。

JupyterLab テンプレートを開始すべての料金と在庫ほかのモデルの VRAM ガイド

Whisper large-v3 の実行に関するよくある質問

Whisper large-v3 にはどれくらいの VRAM が必要ですか?

Whisper large-v3 のパラメータ数は 1.5B で、FP16 で約 3 GB の VRAM で動作します。量子化は不要です。表のどの GPU でも余裕があるので、/deploy で利用できるものを選んでください。

Whisper large-v3 を動かすにはどの GPU を借りればよいですか?

cloudgpu.app で Whisper large-v3 におすすめの GPU は RTX 3090 24G(24 GB)で、1 時間あたり $0.29 です(fits many times over; the cheapest card is the right one)。価格は 2026-11-02 時点のものです。在庫は /deploy で確認できます。

24 GB の RTX 4090 で Whisper large-v3 を動かせますか?

はい。24 GB の GPU では:fits many times over; the cheapest card is the right one。cloudgpu.app の RTX 4090 24 GB は 1 時間あたり $0.39 です。RTX 3090 24 GB(1 時間あたり $0.29)は VRAM が同じで、速度は劣りますが料金は抑えられます。

cloudgpu.app で Whisper large-v3 を動かすと 1 時間あたりいくらかかりますか?

RTX 3090 24G で 1 時間あたり $0.29 から、分単位で課金されます。20 分のテストなら約 $0.10 です。インスタンスの稼働中は 1 時間分が事前に確保され、インスタンスを削除すると未使用分が残高に戻ります。上位の VRAM クラスの GPU ほど料金は高くなります。各料金は上の表に記載しています。

レンタルした GPU で Whisper large-v3 を起動するには?

「GPU をレンタル」を開き、JupyterLab テンプレートと上の表の GPU を選択します。インスタンスには公開 HTTPS エンドポイントが付与され、テンプレートには Whisper large-v3 があらかじめ含まれています。

クレジットカードや中国のアカウントは必要ですか?

中国のアカウント、電話番号、身分証は不要です。カード(Visa または Mastercard、$5 から任意の金額)または USDT(TRC-20)でお支払いいただけます。

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