Indice des prix GPU
Tarifs de location cloud pour H100 SXM
Tous les fournisseurs proposant actuellement le H100 SXM, normalisés à un GPU unique par heure, avec un historique de prix sur 30 jours.
Recherche par GPUCloudCompare Research
H100 SXM en un coup d'œil
- Mémoire
- 80 GB
- Architecture
- Hopper
- Bande passante mémoire
- 3.35 TB/s
- Débit FP16 dense
- 989 TFLOPS*
Données publiées par le constructeur, avec prise en compte de la sparsité lorsque ce dernier la mentionne. Vérifiez toujours sur la fiche technique officielle avant de dimensionner un cluster.
Comparatif complet des prix
Le filtrage et le tri s'exécutent localement dans votre navigateur — l'état du filtre est conservé dans l'URL, ce qui rend une vue filtrée partageable.
| Fournisseur | Modèle de GPU | VRAM | GPU | vCPU | Région | À la demande /hr | Spot /hr | Actions |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vast.ai | H100 SXM | 94 GB | 1 | — | Distributed (global hosts) | $2.3356 Meilleur prix | $0.6533 | Louer maintenant |
| RunPod | H100 SXM | 80 GB | 1 | — | Global (secure + community cloud) | $2.6900 | — | Louer maintenant |
Aucune offre ne correspond à ces filtres. Assouplissez la limite de prix ou effacez la recherche.
Quels GPU s'associent bien au H100 SXM ?
Utilisez le calculateur de VRAM pour LLM pour vérifier si un modèle spécifique tient dans un H100 SXM, et l'estimateur de coûts pour convertir un tarif horaire en budget mensuel incluant stockage et sortie de données.
H100 SXM comparé aux autres GPU
Questions fréquentes
Comment fonctionne la tarification, comment nous la collectons et comment ce site est financé.
Quels GPU sont les meilleurs pour l'inférence de LLM ?
Pour les modèles qui tiennent en mémoire, la bande passante mémoire compte plus que les FLOPS bruts, donc des cartes comme la L40S, la RTX 4090 ou l'A100 offrent souvent plus de tokens par dollar qu'un H100. Dès qu'un modèle nécessite du parallélisme tenseur multi-GPU, les instances H100 ou H200 équipées de NVLink l'emportent généralement.
De combien de VRAM ai-je besoin pour fine-tuner un modèle ?
Le fine-tuning complet nécessite environ le nombre de paramètres multiplié par les octets par paramètre pour les poids, plus l'état de l'optimiseur qui peut être plusieurs fois plus grand. LoRA et QLoRA réduisent drastiquement l'empreinte de l'optimiseur. Utilisez le calculateur de VRAM pour LLM pour dimensionner une configuration.
Est-il moins cher de louer ou d'acheter un GPU ?
La location l'emporte généralement, sauf si vous pouvez maintenir un appareil occupé une grande partie de l'année. La location dans le cloud reporte aussi le coût de renouvellement du matériel sur le fournisseur.
Pourquoi les mêmes modèles de GPU ont-ils des prix différents ?
La configuration diffère : nombre de GPU par instance, RAM système et vCPU, disque local, région, et si la capacité est préemptible. Nous normalisons par GPU unique pour que vous puissiez voir au-delà de ces différences.