H100 SXM · 80 GB
Vast.ai · Distributed (global hosts)
$1.1474
On-Demand /Std.
- GPUs
- 1
- vCPU
- —
- Spot /Std.
- —
- Region
- Distributed (global hosts)
GPU-Preisindex
H100 SXM Cloud-Mietpreise
Alle Anbieter für H100 SXM, normalisiert auf Stundenpreise inklusive VRAM- und Regionsangaben.
80 GB VRAM
Hopper
3.35 TB/s
4 Angebote
Niedrigster Preis heute
$1.1474
Einzelne GPU, pro Stunde, On-Demand
Über die H100 SXM
- Speicher
- 80 GB
- Architektur
- Hopper
- Speicherbandbreite
- 3.35 TB/s
- Dichte FP16-Leistung
- 989 TFLOPS*
Herstellerangaben, mit Sparsity wo angegeben. Prüfen Sie vor der Cluster-Planung immer das offizielle Datenblatt.
Preisverlauf (30 Tage)
Tägliche Snapshots des niedrigsten H100 SXM-Preises je Anbieter.
On-Demand
Spot / unterbrechbar
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| Anbieter | GPU-Modell | VRAM | GPUs | vCPU | Region | On-Demand /Std. | Spot /Std. | Aktionen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vast.ai | H100 SXM | 80 GB | 1 | — | Distributed (global hosts) | $1.1474 Bestpreis | — | Preise ansehen |
| Vast.ai | H100 SXM | 94 GB | 1 | — | Distributed (global hosts) | $2.2689 | $2.2000 | Preise ansehen |
| Runpod | H100 SXM | 94 GB | 1 | — | Global (secure + community cloud) | $2.5900 | — | Preise ansehen |
| Runpod | H100 SXM | 80 GB | 1 | — | Global (secure + community cloud) | $2.6900 | — | Preise ansehen |
H100 SXM · 94 GB
Vast.ai · Distributed (global hosts)
$2.2689
On-Demand /Std.
- GPUs
- 1
- vCPU
- —
- Spot /Std.
- $2.2000
- Region
- Distributed (global hosts)
H100 SXM · 94 GB
Runpod · Global (secure + community cloud)
$2.5900
On-Demand /Std.
- GPUs
- 1
- vCPU
- —
- Spot /Std.
- —
- Region
- Global (secure + community cloud)
H100 SXM · 80 GB
Runpod · Global (secure + community cloud)
$2.6900
On-Demand /Std.
- GPUs
- 1
- vCPU
- —
- Spot /Std.
- —
- Region
- Global (secure + community cloud)
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Welche GPUs passen gut zur H100 SXM?
Prüfen Sie mit dem LLM-VRAM-Rechner, ob ein Modell in eine H100 SXM 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.