GPU-Preisindex

A40 Cloud-Mietpreise

Alle Anbieter für A40, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.

48 GB VRAM Ampere 696 GB/s 2 Angebote

Niedrigster Preis heute

$0.1700

Einzelne GPU, pro Stunde, On-Demand

Über die A40

Speicher
48 GB
Architektur
Ampere
Speicherbandbreite
696 GB/s
Dichte FP16-Leistung
150 TFLOPS*

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

Preisverlauf (30 Tage)

Tägliche Snapshots des niedrigsten A40-Preises je Anbieter.

$0.350$0.305$0.260$0.215$0.17010-1210-12A40
On-Demand Spot / unterbrechbar

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Normalisierte Cloud-GPU-Mietpreise, eine GPU pro Stunde
Anbieter GPU-Modell VRAM GPUs vCPU Region On-Demand /Std. Spot /Std. Aktionen
Runpod A40 16 GB 1 — Global (secure + community cloud) $0.1700 Bestpreis — Preise ansehen
Runpod A40 48 GB 1 — Global (secure + community cloud) $0.3500 — Preise ansehen

A40 · 16 GB

Runpod · Global (secure + community cloud)

$0.1700

On-Demand /Std.

GPUs
1
vCPU
—
Spot /Std.
—
Region
Global (secure + community cloud)
Preise ansehen

A40 · 48 GB

Runpod · Global (secure + community cloud)

$0.3500

On-Demand /Std.

GPUs
1
vCPU
—
Spot /Std.
—
Region
Global (secure + community cloud)
Preise ansehen

Welche GPUs passen gut zur A40?

Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine A40 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.