GPU-Preisindex

A800 SXM Cloud-Mietpreise

Alle Anbieter für A800 SXM, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.

Recherche von GPUCloudCompare Research

80 GB VRAM Ampere 2.0 TB/s 2 Angebote

Niedrigster Preis heute

0.4307 €

Einzelne GPU, pro Stunde, On-Demand

Bei Vast.ai mieten
A800 SXM Cloud-Mietpreise — price index

Über die A800 SXM

Speicher
80 GB
Architektur
Ampere
Speicherbandbreite
2.0 TB/s
Dichte FP16-Leistung
312 TFLOPS*

Herstellerangaben, mit Sparsity wo angegeben. Prüfen Sie vor der Cluster-Planung immer das offizielle Datenblatt.

Preisverlauf (30 Tage)

Tägliche Snapshots des niedrigsten A800 SXM-Preises je Anbieter.

Bisher 1 Tag(e) Verlauf erfasst
$0.818$0.721$0.624$0.527$0.43110-272026-10-27 · Vast.ai · $0.643 (最低 $0.468)2026-10-27 · 优云智算 UCloud · $0.780 (最低 $0.780)

Diese Kurve entsteht aus unseren eigenen täglichen Erfassungsläufen und füllt sich mit der Zeit. Die Preise werden alle 6 Stunden aktualisiert; die Linie zeigt den Tagesmedian — dieselbe Kennzahl, die Vast.ai verwendet.

Live-Preisvergleich

Nach Anbieter, GPU oder Region filtern – Filter laufen lokal im Browser.

Normalisierte Cloud-GPU-Mietpreise, eine GPU pro Stunde
Anbieter GPU-Modell VRAM GPUs vCPU Region On-Demand /Std. Spot /Std. Aktionen
Vast.ai A800 SXM 80 GB 1 — Distributed (global hosts) 0.4307 € Bestpreis — Diese GPU mieten
优云智算 UCloud A800 SXM 80 GB 1 — China (Ulanqab/Shanghai/Denver) 0.7177 € 0.3637 € Diese GPU mieten

Welche GPUs passen gut zur A800 SXM?

Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine A800 SXM passt, und rechnen Sie mit dem Kostenrechner einen Stundenpreis in ein Monatsbudget inklusive Speicher und Egress um.

Alle GPU-Modelle

Häufige Fragen

Alles rund um Cloud-GPU-Miete, Affiliate-Tracking und unsere Preisdatenerhebung.

Welche GPU eignet sich am besten für LLM-Inferenz?

Für Modelle, die in den Speicher passen, ist die Speicherbandbreite wichtiger als rohe FLOPS – Karten wie L40S, RTX 4090 oder A100 liefern daher oft mehr Token pro Dollar als eine H100. Sobald ein Modell Multi-GPU-Tensor-Parallelismus braucht, gewinnen H100- oder H200-Instanzen mit NVLink meist beim Durchsatz.

Wie viel VRAM brauche ich für Fine-Tuning?

Vollständiges Fine-Tuning benötigt grob Parameteranzahl mal Bytes pro Parameter für die Gewichte, plus Optimizer-Zustand, der um ein Vielfaches größer sein kann. LoRA und QLoRA reduzieren diesen Zustand erheblich. Nutzen Sie den LLM-VRAM-Rechner, um eine konkrete Konfiguration zu dimensionieren.