NVIDIA A100 80GB
Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA A100 80GB repose sur l'architecture Ampere et dispose de 80 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 2 000 GB/s et un TDP de 400 W. Il offre 19,5 TFLOPS de performances FP32 et 312 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 15 fournisseurs à partir de 0,35 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 1,29 €/GPU/heure sur 81 configurations.

A100 80GB · design de référence PCIe
Illustration PCIe. Les configurations proposées peuvent utiliser la variante SXM ou d'autres variantes.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
16 offres chez 15 fournisseurs
Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.
| Fournisseur | Nombre | vCPU | RAM | Région | Par heure de GPU | Total/h | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ×1 | 16 | 117 GB | 1,394 € | 1,39 € | Lancer | ||
| ×2 | 48 | 126 GB | À partir de0,351 € -4,8 % 30 j | À partir de0,70 € | Lancer | ||
Jusqu'à88 €de crédit | ×1 | — | — | 0,938 € -41,5 % 30 j | 0,94 € | Lancer | |
Thunder ComputeLien affilié | ×1 | 8 | 64 GB | -- | À partir de0,956 € 0,0 % 30 j | À partir de0,96 € | Lancer |
LiumLien affilié | ×8 | 240 | 1,73 TB | 1,026 € +2,6 % 30 j | 8,21 € | Lancer | |
| ×1 | 28 | 120 GB | À partir de1,184 € 0,0 % 30 j | À partir de1,18 € | Lancer | ||
| ×1 | 28 | 120 GB | À partir de1,245 € +2,1 % 30 j | À partir de1,25 € | Lancer | ||
OblivusLien affilié | ×1 | 28 | 120 GB | À partir de1,289 € 0,0 % 30 j | À partir de1,29 € | Lancer | |
| ×1 | 16 | 120 GB | 1,307 € 0,0 % 30 j | À partir de1,31 € | Lancer | ||
| ×1 | 28 | 120 GB | 1,307 € 0,0 % 30 j | À partir de1,31 € | Lancer | ||
Sesterce CloudLien affilié | ×1 | 16 | 160 GB | À partir de1,331 € +0,5 % 30 j | À partir de1,33 € | Lancer | |
Jusqu'à438 €de crédit | ×1 | 16 | 117 GB | 1,394 € 0,0 % 30 j | 1,39 € | Lancer | |
| ×1 | 16 | 96 GB | À partir de1,491 € 0,0 % 30 j | À partir de1,49 € | Lancer | ||
| ×1 | 22 | 120 GB | -- | À partir de1,576 € +3,5 % 30 j | À partir de1,58 € | Lancer | |
| ×1 | 30 | 200 GB | -- | À partir de1,745 € 0,0 % 30 j | À partir de1,75 € | ||
Theta EdgeCloudTendance | ×1 | 10 | 80 GB | -- | 1,745 € | À partir de1,75 € | Lancer |
Jusqu'à1 €de crédit | ×8 | 64 | 512 GB | À partir de1,758 € -0,4 % 30 j | À partir de14,06 € | Lancer |
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA A100 80GB
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 80 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.
| Modèle | Paramètres | 16 bits | 8 bits | 4 bits |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 Moonshot AI | 1T 32B actifs | — Non publié | — Non publié | 714 GB Juste sur 8× · 7 % de marge |
| GLM-5.2 Z.ai | 753B | — Non publié | 994 GB Trop grand | 579 GB 8× · 61 GB libres |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671B 37B actifs | — Non publié | 826 GB Trop grand | 481 GB 8× · 159 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB 4× · 128 GB libres ou 2× · 0 % de marge |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB 8× · 39 GB libres | 330 GB 8× · 310 GB libres ou 4× · 16 % de marge | 192 GB 4× · 128 GB libres |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB 8× · 76 GB libres | 310 GB 4× · 9,7 GB libres | 181 GB 4× · 139 GB libres ou 2× · 6 % de marge |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB 4× · 38 GB libres | 155 GB 2× · 4,8 GB libres | 90 GB 2× · 70 GB libres ou 1× · 6 % de marge |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 1× · 1,7 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 2× · 74 GB libres ou 1× · 11 % de marge | 47 GB 1× · 33 GB libres | 28 GB 1× · 52 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 1× · 1,4 GB libres | 43 GB 1× · 37 GB libres | 25 GB 1× · 55 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 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 | 31,2B | 75 GB 1× · 5,1 GB libres | 41 GB 1× · 39 GB libres | 24 GB 1× · 56 GB libres |
Estimations : poids du modèle plus 20 % pour le cache KV et le surcoût du runtime, avec des contextes courts. Les contextes longs et les lots importants demandent davantage. Les lignes marquées « juste » contiennent les poids, mais pas toute cette marge. Une valeur ×N correspond à la VRAM totale de N de ces GPU et ne préjuge en rien du débit de l'interconnexion. Notre méthode d'estimation · Partir plutôt d'un modèle
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