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NVIDIA H100

80 GB VRAM989 FP16 TFLOPS700 W TDP14 proveedores57 ofertas12 regiones

La NVIDIA H100 es una GPU de nivel empresarial basada en la arquitectura Hopper y cuenta con 80 GB de memoria con 3350 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 14 proveedores desde 1,14 €/GPU/hora, con una mediana de mercado de 2,75 €/GPU/hora en 57 configuraciones.

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Mediana
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tarifa mediana

Especificaciones de hardware

Iguales en todos los proveedores

Memoria
80 GB
HBM3
¿Qué LLM caben? ↓
Rendimiento FP16
989 TFLOPS
peak
TDP
700 W
Ancho de banda de memoria
3350 GB/s
Arquitectura
Hopper
Rendimiento FP32
67 TFLOPS
Marca
NVIDIA
Serie
H100
Histórico de precios del mercado

Precio mediano entre todos los proveedores

Precios actualizados hace 3 horas

15 ofertas de 14 proveedores

Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.

ProveedorCantidadvCPURAMRegiónPor GPU/hTotal/hAcción
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United States
Desde3,598 €
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Desde7,20 €
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LLM que caben en la NVIDIA H100

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 80 GB por GPU. Se muestran los 12 modelos más grandes que caben.

ModeloParámetros16 bits8 bits4 bits
Kimi K2.5
Moonshot AI
1 B
32 mil M activos
No publicado
No publicado
714 GB
Ajustado en 8× · 7 % libre
GLM-5.2
Z.ai
753 mil M
No publicado
994 GB
Demasiado grande
579 GB
8× · 61 GB libres
DeepSeek R1
DeepSeek
671 mil M
37 mil M activos
No publicado
826 GB
Demasiado grande
481 GB
8× · 159 GB libres
DeepSeek V4 Flash
DeepSeek
284 mil M
No publicado
No publicado
192 GB
4× · 128 GB libres
o 2× · 0 % libre
Solar Open2 250B
Upstage
250 mil M
15 mil M activos
601 GB
8× · 39 GB libres
330 GB
8× · 310 GB libres
o 4× · 16 % libre
192 GB
4× · 128 GB libres
Qwen3 235B-A22B
Alibaba
235 mil M
22 mil M activos
564 GB
8× · 76 GB libres
310 GB
4× · 9,7 GB libres
181 GB
4× · 139 GB libres
o 2× · 6 % libre
Laguna-S 2.1
Poolside
118 mil M
8 mil M activos
282 GB
4× · 38 GB libres
155 GB
2× · 4,8 GB libres
90 GB
2× · 70 GB libres
o 1× · 6 % libre
gpt-oss-120b
OpenAI
117 mil M
5,1 mil M activos
No publicado
No publicado
78 GB
1× · 1,7 GB libres
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35 mil M
3 mil M activos
86 GB
2× · 74 GB libres
o 1× · 11 % libre
47 GB
1× · 33 GB libres
28 GB
1× · 52 GB libres
Qwen3 32B
Alibaba
32,8 mil M
79 GB
1× · 1,4 GB libres
43 GB
1× · 37 GB libres
25 GB
1× · 55 GB libres
Gemma 4 31B
Google
31,3 mil M
75 GB
1× · 4,9 GB libres
41 GB
1× · 39 GB libres
24 GB
1× · 56 GB libres
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2 mil M
75 GB
1× · 5,1 GB libres
41 GB
1× · 39 GB libres
24 GB
1× · 56 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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Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta la H100 por hora?
La H100 empieza en 1,14 € por GPU-hora, con una mediana de 2,75 € entre 57 configuraciones disponibles. El precio real depende del proveedor, la región y de si alquilas on-demand, spot o reservado.
¿Qué proveedores cloud ofrecen la H100?
16 proveedores ofrecen actualmente la H100: Hyperstack, Cyfuture AI, Omega Gradient, Sesterce Cloud, Scaleway, Runcrate y 10 más. Compara sus precios por hora, regiones y especificaciones en la tabla de arriba.
¿Cuánta VRAM tiene la H100?
La H100 cuenta con 80 GB de VRAM, lo que determina los modelos y tamaños de lote más grandes que puede mantener en memoria para entrenamiento e inferencia.
¿Qué LLM puedo ejecutar en la H100?
Con 80 GB de VRAM, una sola H100 puede servir modelos como gpt-oss-120b, Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B, Gemma 4 31B. La tabla anterior indica la VRAM estimada de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits, incluidas las configuraciones multi-GPU que necesitan los modelos más grandes.
¿Cuál es el LLM más grande que puedo ejecutar en varias H100?
Los modelos más grandes que registramos y que caben repartidos entre varias H100 son GLM-5.2 en 8 GPUs a 4 bits, DeepSeek R1 en 8 GPUs a 4 bits, DeepSeek V4 Flash en 4 GPUs a 4 bits. En una configuración multi-GPU alquilas y pagas todas las tarjetas durante toda la ejecución, y repartir un modelo entre varias tarjetas también cuesta rendimiento: las GPU intercambian activaciones en cada token, así que el rendimiento depende de la velocidad de la conexión entre ellas. No registramos el interconnect, así que consulta las especificaciones del nodo del proveedor. La tabla anterior indica la configuración más pequeña de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits.
¿Dónde es más barata la H100?
El precio on-demand más bajo que registramos actualmente para la H100 es 1,14 € por GPU-hora en Vast.ai. Como los proveedores actualizan precios y disponibilidad con frecuencia, consulta la tabla en vivo de arriba antes de lanzar.