NVIDIA GH200
La NVIDIA GH200 es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Hopper y cuenta con 96 GB de memoria con 4000 GB/s de ancho de banda de memoria y un TDP de 700 W. Ofrece 67 TFLOPS de rendimiento FP32 y 989 TFLOPS de rendimiento tensorial FP16. Disponible actualmente en 1 proveedor desde 2,16 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 2,16 €/GPU/hora en 1 configuraciones.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
3 ofertas de 1 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 64 | 432 GB | -- | 1,967 € 0.0% 30d | 1,97 € | ||
 RuncrateMás barato | ×1 | 64 | 432 GB |  | 2,164 € 0.0% 30d | 2,16 € | Abrir |
 Sesterce CloudEnlace de referido | ×1 | 144 | 480 GB | -- | 3,996 € | 4,00 € |
LLM que caben en la NVIDIA GH200
VRAM estimada para LLM populares de pesos abiertos con precisión de 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) y 4 bits (INT4/MXFP4), con 96 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118 mil M 8 mil M activos | 282 GB Demasiado grande | 155 GB Demasiado grande | 90 GB 1× · 5,7 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117 mil M 5,1 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 78 GB 1× · 18 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35 mil M 3 mil M activos | 86 GB 1× · 9,7 GB libres | 47 GB 1× · 49 GB libres | 28 GB 1× · 68 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8 mil M | 79 GB 1× · 17 GB libres | 43 GB 1× · 53 GB libres | 25 GB 1× · 71 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3 mil M | 75 GB 1× · 21 GB libres | 41 GB 1× · 55 GB libres | 24 GB 1× · 72 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2 mil M | 75 GB 1× · 21 GB libres | 41 GB 1× · 55 GB libres | 24 GB 1× · 72 GB libres |
| Qwen3.6 27B Alibaba | 27,8 mil M | 67 GB 1× · 29 GB libres | 37 GB 1× · 59 GB libres | 21 GB 1× · 75 GB libres |
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 mil M | 58 GB 1× · 38 GB libres | 32 GB 1× · 64 GB libres | 18 GB 1× · 78 GB libres |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 mil M 3,6 mil M activos | — No publicado | — No publicado | 17 GB 1× · 79 GB libres |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 mil M | 29 GB 1× · 67 GB libres | 16 GB 1× · 80 GB libres | 9,4 GB 1× · 87 GB libres |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 mil M | 21 GB 1× · 75 GB libres | 12 GB 1× · 84 GB libres | 6,8 GB 1× · 89 GB libres |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 mil M | 20 GB 1× · 76 GB libres | 11 GB 1× · 85 GB libres | 6,3 GB 1× · 90 GB libres |
Estimaciones: pesos del modelo más un 20 % para la caché KV y la sobrecarga de ejecución, con contextos cortos. Los contextos largos y los lotes grandes necesitan más. Las filas marcadas como «ajustadas» albergan los pesos, pero no ese margen completo. Una cifra ×N es la VRAM total de N de estas GPU y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión. Cómo lo estimamos · Empezar por el modelo
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