NVIDIA H100
Die NVIDIA H100 ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Hopper-Architektur und verfügt über 80 GB Speicher mit 3.350 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 700 W. Sie liefert 67 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 989 TFLOPS FP16-Tensor-Leistung. Derzeit bei 15 Anbieter verfügbar, ab 0,99 €/GPU/Stunde, mit einem Marktmedian von 2,75 €/GPU/Stunde über 65 Konfigurationen.
Hardware-Spezifikationen
Gleich bei allen Anbietern
Medianpreis über alle Anbieter
16 Angebote von 15 Anbietern
Sortiert nach aufsteigendem Preis. Konfigurationen direkt vergleichen.
| Anbieter | Anzahl | vCPU | RAM | Region | Pro GPU/Std. | Gesamt/Std. | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 16 | 188 GB | 2,826 € | 2,83 € | Starten | ||
Bis zu4 €Guthaben | ×2 | 48 | 472 GB | Ab0,988 € | Ab1,98 € | Starten | |
| ×2 | 18 | 414 GB | Ab1,142 € +3.1% 30T | Ab2,28 € | Starten | ||
| ×1 | 16 | 192 GB | Ab1,795 € -0.1% 30T | Ab1,80 € | Starten | ||
Theta EdgeCloudIm Trend | ×1 | 10 | 80 GB | -- | 1,967 € | Ab1,97 € | Starten |
| ×1 | 28 | 180 GB | Ab2,147 € -21.9% 30T | Ab2,15 € | Starten | ||
| ×1 | 28 | 180 GB | 2,362 € -8.3% 30T | Ab2,36 € | Starten | ||
| ×1 | 20 | 128 GB | -- | Ab2,577 € | Ab2,58 € | ||
Thunder ComputeEmpfehlungslink | ×1 | 18 | 90 GB | -- | 2,748 € +0.3% 30T | Ab2,75 € | Starten |
| ×1 | 30 | 120 GB | -- | 2,791 € | Ab2,79 € | Starten | |
| ×1 | 26 | 200 GB | Ab2,826 € -12.1% 30T | Ab2,83 € | Starten | ||
Bis zu429 €Guthaben | ×1 | 16 | 188 GB | Ab2,826 € -6.1% 30T | Ab2,83 € | Starten | |
| ×1 | 24 | 240 GB | Ab2,867 € +1.4% 30T | Ab2,87 € | Starten | ||
Bis zu1 €Guthaben | ×8 | 128 | 1,5 TB | Ab2,871 € 0.0% 30T | Ab22,97 € | Starten | |
Novita AIEmpfehlungslink | ×1 | 16 | 128 GB | 2,912 € 0.0% 30T | 2,91 € | Starten | |
OblivusEmpfehlungslink | ×1 | 28 | 180 GB | Ab3,006 € -18.8% 30T | Ab3,01 € | Starten | |
Sesterce CloudEmpfehlungslink | ×2 | 48 | 480 GB | Ab3,118 € -4.8% 30T | Ab6,24 € | Starten |
LLMs, die auf die NVIDIA H100 passen
Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 80 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.
| Modell | Parameter | 16 Bit | 8 Bit | 4 Bit |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1 Bio. 32 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 714 GB Knapp auf 8× · 7 % übrig |
| GLM-5.2 Z.ai | 753 Mrd. | — Nicht veröffentlicht | 994 GB Zu groß | 579 GB 8× · 61 GB frei |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671 Mrd. 37 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | 826 GB Zu groß | 481 GB 8× · 159 GB frei |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284 Mrd. | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 192 GB 3× · 48 GB frei oder 2× · 0 % übrig |
| Solar Open2 250B Upstage | 250 Mrd. 15 Mrd. aktiv | 601 GB 8× · 39 GB frei | 330 GB 8× · 310 GB frei oder 4× · 16 % übrig | 192 GB 3× · 48 GB frei |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235 Mrd. 22 Mrd. aktiv | 564 GB 8× · 76 GB frei | 310 GB 4× · 9,7 GB frei | 181 GB 3× · 59 GB frei oder 2× · 6 % übrig |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 Mrd. 8 Mrd. aktiv | 282 GB 4× · 38 GB frei oder 3× · 2 % übrig | 155 GB 2× · 4,8 GB frei | 90 GB 2× · 70 GB frei oder 1× · 6 % übrig |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 Mrd. 5,1 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 78 GB 1× · 1,7 GB frei |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 Mrd. 3 Mrd. aktiv | 86 GB 2× · 74 GB frei oder 1× · 11 % übrig | 47 GB 1× · 33 GB frei | 28 GB 1× · 52 GB frei |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 Mrd. | 79 GB 1× · 1,4 GB frei | 43 GB 1× · 37 GB frei | 25 GB 1× · 55 GB frei |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 Mrd. | 75 GB 1× · 4,9 GB frei | 41 GB 1× · 39 GB frei | 24 GB 1× · 56 GB frei |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 Mrd. | 75 GB 1× · 5,1 GB frei | 41 GB 1× · 39 GB frei | 24 GB 1× · 56 GB frei |
Schätzungen: Modellgewichte plus 20 % für KV-Cache und Laufzeit-Overhead, bei kurzen Kontextlängen. Lange Kontexte und große Batches benötigen mehr. Als „knapp“ markierte Zeilen fassen die Gewichte, aber nicht diesen vollen Puffer. Ein ×N-Wert ist der gesamte VRAM über N dieser GPUs und sagt nichts über den Durchsatz der Verbindung aus. Wie wir das schätzen · Stattdessen vom Modell aus starten
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