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Tesla P40 の価格・中古相場：実行できるローカルLLMは？

Tesla P40 は NVIDIA の 2016 年の 24GB データセンター向けカードで、llama.cpp なら 30B 級 MoE が約 81 tokens/s 出ます。vLLM は使えず、電源は CPU 用 8-pin なので変換ケーブルが要ります。

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Tesla P40 の価格推移

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Tesla P40 の詳細スペック

  • メモリ24 GB · GDDR5
  • 帯域幅347 GB/s
  • INT847 TOPS
バス幅
384-bit
アーキテクチャ
Pascal (GP102)
コア
3,840
エコシステム
CUDA
インターフェース
PCIe 3.0 x16
NVLink
非対応
消費電力
250 W
補助電源
8-pin CPU (EPS-12V)
スロット
2
長さ
267 mm
種別
データセンター
発売日
2016年9月13日

Tesla P40 1 枚で動かせるモデルは？

P40 1 枚のおすすめは 4-bit の 30B 級 MoE で、約 80 tokens/s、コンテキストは 11 万以上です。27B〜31B の Dense は 14〜16 しか出ず、8-bit の意味は薄めです。

モデルサイズ動作速度 t/s最大コンテキスト
Gemma 4 E4B8B5 GB動く48.8128K
Qwen3.5 9B9.7B5.7 GB動く42.9256K
Gemma 4 12B12B7.1 GB動く34.5256K
Gemma 4 26B A4B25.2B（有効 3.8B）16.9 GB動く66.8256K
Qwen3.6 27B27.8B16.8 GB動く15.3117K
Qwen3.8 27B27.8B16.5 GB動く15.5122K
GLM 4.7 Flash30B（有効 3B）18.3 GB動く80.7115K
Gemma 4 31B30.7B18.3 GB動く13.766K
Qwen3.6 35B A3B36B（有効 3B）22.1 GB動く83.7123K

動く重みも KV キャッシュも VRAM に収まり、速度は VRAM 帯域幅から推定します。

RAM オフロードが必要MoE モデルのみ。エキスパート重みをシステム RAM に置くため、速度は RAM 帯域幅 70 GB/s から推定します。

入らないこの量子化では 1 枚に収まらず、RAM へのオフロードでも動きません。

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

Tesla P40 で Strata を使うとどこまで大きなモデルが動く？

Strata はモデルの大部分をメインメモリと SSD に置き、よく使うエキスパートだけを GPU に載せるので、Tesla P40 でも VRAM に到底収まらない大きなモデルが動きます。以下は Strata の作者とコミュニティがこのカードで実際に測った結果で（複数枚の構成は枚数を表示）、価格は当サイトが現在の相場で補っています。

Strata はモデルを 3 か所に分けて置く

Qwen3.8 Flash Next Q2_0 · 66.4 GB
  • VRAM 24 GB：毎トークン使う部分と、よく使うエキスパート
  • メモリ約 40 GB：全エキスパート。GPU にないものは CPU がその場で計算
  • SSD 28.8 GB：ルックアップテーブル。1 トークンごとに数行だけ読む

Qwen3.8 Flash Next

IQ2_XS · 68 GB実測
Output37.8tokens/s
Prefill353tokens/s
  • GPU2 × Tesla P40 24GB
  • メモリ153 GiB
  • CPU2 × Intel Xeon E5-2698 v4

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Tesla P40 を複数枚使うと動かせるモデルは？

P40 4 枚で 4-bit の gpt-oss 120B が載りますが、vLLM は非対応で、llama.cpp の分割はさらに遅くなります。2 枚では 70B 級の 2-bit がやっとで、10 tokens/s 未満です。

モデルサイズ必要枚数合計価格合計 VRAM速度 t/s合計消費電力
Qwen3.8 Flash Next176B（有効 6B）111.3 GB8 枚価格なし192 GB48.92,000 W
DeepSeek V4 Flash284B（有効 13B）155.1 GB8 枚価格なし192 GB31.52,000 W

詳しい計算ルールはデータの作り方ページをご覧ください。

向いている人・向かない人

向いている

  1. 主に MoE を動かす

    Qwen3.6 35B A3B と GLM 4.7 Flash の 4-bit で約 81〜84 tokens/s、コンテキストは 115K 以上取れる

  2. llama.cpp か Ollama しか使わず、27B の Dense モデルで約 16 tokens/s でも構わない
  3. 強力なエアフローのあるサーバーを持っている、またはダクトとファンを自分で取り付ける気がある

向かない

  1. vLLM や FP16 演算を使いたい

    vLLM がこの世代をサポートしたことは一度もなく、FP16 の演算性能は FP32 の 1/64 しかない

  2. 新しいドライバーや CUDA に追従し続けたい

    CUDA 13 ではすでにサポート外で、580 より後のドライバーもサポートしない

  3. 普通のケースでエアフローがない

    250W のパッシブ冷却で、カードにファンがない

購入前のチェックポイント

  1. 電源コネクタはグラフィックスカード用の 8-pin ではなく CPU 8-pin

    P40 のカード後端にあるのは CPU 8-pin（EPS）のソケットで、グラフィックスカードで一般的な PCIe 8-pin とはピン配置が違います。グラフィックスカード用のケーブルを無理に挿さないでください。NVIDIA は、電源ユニットの CPU ケーブルを直接つなぐか、PCIe 8-pin 2 本を CPU 8-pin 1 本にまとめる変換ケーブルを使うよう明記しています。変換ケーブルは正しいものを選びましょう。

  2. パッシブ冷却なのでファンは自分で追加する

    P40 にはファンがなく、サーバーのエアフローで冷やす設計で、ヒートシンクにはどちら向きから風を当ててもかまいません。デスクトップ PC に入れるならダクトと高回転ファンを自分で取り付ける必要があり（3D プリントのダクトがよく使われます）、カード 1 枚に 40mm ファンを 2 個付ける人もいます。映像出力もないので、組むときは内蔵 GPU か別のグラフィックスカードでディスプレイをつなぐ必要があります。

  3. マザーボードで Above 4G Decoding を有効にする

    P40 は大きなアドレス空間（32 GB）を占有するため、マザーボードの BIOS で Above 4G Decoding を有効にしないとカードが認識されないことがあります。古いプラットフォームや一部の家庭向けマザーボードにはこの項目がないので、買う前にマザーボードのマニュアルを確認してください。

  4. まず ECC の状態を確認する

    P40 は出荷時に ECC が有効になっており、このとき nvidia-smi に表示される VRAM の総容量は 22912 MiB と、24GB より約 1.6 GB 少なくなります。ECC が不要なら nvidia-smi -e 0 で無効にでき、再起動すれば 24GB をフルに使えます。

  5. 使えるソフトウェアは llama.cpp 系だけ

    この世代には Tensor Core がなく、FP16 の演算性能が極端に低いため、FP16 演算に頼るフレームワークはこのカードでは非常に遅くなります。llama.cpp は自動的に FP16 を避けて FP32 と INT8 で演算するので、GGUF の量子化モデルは問題なく動きます。Ollama もまだサポートしていますが、570 以降のドライバーが必要で、このカードをサポートする最後のブランチは 580 です。llama.cpp のビルド済みパッケージをダウンロードするときは CUDA 12 版を選んでください。CUDA 13 版はすでにこのカードをサポートしていません。

同クラスの GPU との比較

Tesla P40 と GeForce RTX 3090、Instinct MI50 32GB、GeForce RTX 2080 Ti 22GB の価格・VRAM・帯域幅・演算性能・ローカル LLM の速度を比較。

スペックTesla P40GeForce RTX 3090Instinct MI50 32GBGeForce RTX 2080 Ti 22GB
メモリ
24 GB
24 GB同じ
32 GB33% 多い
22 GB8% 少ない
帯域幅
347 GB/s
936 GB/s170% 高い
1,024 GB/s195% 高い
616 GB/s78% 高い
BF16 / FP16 演算性能
—
142 TFLOPS
27 TFLOPS
108 TFLOPS
INT8 演算性能
47 TOPS
285 TOPS506% 高い
53 TOPS13% 高い
215 TOPS358% 高い
Qwen3.8 27B の速度（2-bit）
25.5 t/s
64.8 t/s154% 速い
70.3 t/s176% 速い
44 t/s73% 速い
最大で動かせる密モデル（4-bit）
37B
37B同じ
51B38% 多い
34B8% 少ない
消費電力
250 W
350 W40% 高い
300 W20% 高い
250 W同じ
GPU 間接続
非対応
NVLink 112.5 GB/s
—
NVLink 100 GB/s
インターフェース
PCIe 3.0 x16
PCIe 4.0 x16
PCIe 4.0 x16
PCIe 3.0 x16
発売
2016-09
2020-09
2018-11
2018-09
Amazon.jp中央値
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¥463,342購入 GeForce RTX 3090
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Tesla P40 のレンタル料金

Tesla P40 は Compshare で 1 時間 ¥9.1、1 日 8 時間なら月約 ¥2,210 でレンタルできます。カード購入費（eBay 中央値 ¥63,600）は 1 日 4・8・24 時間の利用で、約 32.7 年・16.3 年・5.4 年で回収できます。

方法価格1 日 4 時間1 日 8 時間1 日 24 時間見る
Compshareレンタル29 分前に更新¥9.1/時間¥1,105/月¥2,210/月¥6,631/月借りる
eBay3 時間前に更新¥63,600約 32.7 年で回収電気代 ¥943/月約 16.3 年で回収電気代 ¥1,886/月約 5.4 年で回収電気代 ¥5,658/月買う

回収期間は電気代 1kWh ¥31（電力料金目安単価）と定格 250 W で試算。売却額やほかのパーツ代は含みません。

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他市場の価格

eBay · 米国
¥63,600
6 件の出品
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Xianyu · 中国本土
¥31,076
9 件の出品
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