Cloud GPU mieten Preisvergleich: Der ehrliche Rechenweg für ML-Teams
Cloud GPU mieten Preisvergleich ohne Marketing: Stundenpreise, Anbieter-Modelle, versteckte Kosten und wann sich ein günstiger...
2026-10-27 Ratgeber lesenGPU-Preisindex
H20 Cloud-Mietpreise
Alle Anbieter für H20, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.
Recherche von GPUCloudCompare Research
96 GB VRAM
Hopper
4.0 TB/s
1 Angebote
Über die H20
- Speicher
- 96 GB
- Architektur
- Hopper
- Speicherbandbreite
- 4.0 TB/s
- Dichte FP16-Leistung
- 148 TFLOPS*
Herstellerangaben, mit Sparsity wo angegeben. Prüfen Sie vor der Cluster-Planung immer das offizielle Datenblatt.
Preisverlauf (30 Tage)
Tägliche Snapshots des niedrigsten H20-Preises je Anbieter.
- 优云智算 UCloud 0.7374 €/h
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.
| Anbieter | GPU-Modell | VRAM | GPUs | vCPU | Region | On-Demand /Std. | Spot /Std. | Aktionen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 优云智算 UCloud | H20 | 96 GB | 1 | — | China (Ulanqab/Shanghai/Denver) | 0.7374 € Bestpreis | — | Diese GPU mieten |
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Welche GPUs passen gut zur H20?
Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine H20 passt, und rechnen Sie mit dem Kostenrechner einen Stundenpreis in ein Monatsbudget inklusive Speicher und Egress um.
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.