NVIDIA H100
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.
Especificaciones de hardware
Iguales en todos los proveedores
Precio mediano entre todos los proveedores
15 ofertas de 14 proveedores
Ordenadas por precio ascendente. Compara configuraciones lado a lado.
| Proveedor | Cantidad | vCPU | RAM | Región | Por GPU/h | Total/h | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 20 | 125 GB | 2,825 € | 2,83 € | Abrir | ||
| ×1 | 9 | 207 GB | Desde1,142 € -6.6% 30d | Desde1,14 € | Abrir | ||
Theta EdgeCloudEn tendencia | ×1 | 10 | 80 GB | -- | 1,967 € | Desde1,97 € | Abrir |
| ×1 | 28 | 180 GB | Desde2,147 € -21.9% 30d | Desde2,15 € | Abrir | ||
| ×2 | 60 | 360 GB | Desde2,254 € -0.1% 30d | Desde4,51 € | Abrir | ||
| ×1 | 28 | 180 GB | 2,362 € -21.9% 30d | Desde2,36 € | Abrir | ||
| ×1 | 20 | 128 GB | -- | Desde2,576 € | Desde2,58 € | ||
Thunder ComputeEnlace de referido | ×1 | 18 | 90 GB | -- | 2,748 € +0.3% 30d | Desde2,75 € | Abrir |
| ×1 | 30 | 120 GB | -- | 2,791 € | Desde2,79 € | Abrir | |
Hasta429 €crédito | ×1 | 20 | 125 GB | Desde2,825 € -6.1% 30d | Desde2,83 € | Abrir | |
| ×1 | 24 | 240 GB | Desde2,866 € +1.5% 30d | Desde2,87 € | Abrir | ||
Hasta1 €crédito | ×8 | 128 | 1,5 TB | Desde2,868 € +0.2% 30d | Desde22,94 € | Abrir | |
Novita AIEnlace de referido | ×1 | 16 | 128 GB | 2,911 € 0.0% 30d | 2,91 € | Abrir | |
OblivusEnlace de referido | ×1 | 28 | 180 GB | Desde3,006 € 0.0% 30d | Desde3,01 € | Abrir | |
Sesterce CloudEnlace de referido | ×2 | 48 | 480 GB | Desde3,117 € -2.0% 30d | Desde6,23 € | Abrir | |
| ×2 | 52 | 450 GB | Desde3,598 € +1.2% 30d | Desde7,20 € | Abrir |
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.
| Modelo | Parámetros | 16 bits | 8 bits | 4 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
GPUs similares
Ver más GPUs como esta en
¿Quieres más de esta página?
¿Datos incorrectos?








