NVIDIA GH200

96 GB VRAM989 FP16 TFLOPS700 W TDP0 fournisseurs0 offres0 régions

Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA GH200 repose sur l'architecture Hopper et dispose de 96 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 4 000 GB/s et un TDP de 700 W. Il offre 67 TFLOPS de performances FP32 et 989 TFLOPS de performances tensorielles FP16.

Le moins cher

—

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Médiane

—

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Le plus cher

—

Tendance sur 90 jours

+0,2 %

tarif médian

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Mémoire

96 GB

HBM3

Quels LLM tiennent ? ↓

Performances FP16

989 TFLOPS

crête

TDP

700 W

Bande passante mémoire

4 000 GB/s

Architecture

Hopper

Performances FP32

67 TFLOPS

Marque

NVIDIA

Série

GH200

Historique des prix du marché

Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs

Prix mis à jour il y a 4 heures

2 offres chez 0 fournisseurs

Triées par prix croissant. Comparez les configurations côte à côte.

Fournisseur	Nombre	vCPU	RAM	Région	Par heure de GPU	Total/h	Action
Lambda	×1	64	432 GB	--	2,008 € 0,0 % 30 j	2,01 €
Sesterce CloudLien affilié	×1	144	480 GB	--	4,081 €	4,08 €

LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA GH200

VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 96 GB par GPU. Affichage des 12 plus grands qui tiennent.

Modèle	Paramètres	16 bits	8 bits	4 bits
Laguna-S 2.1 Poolside	118B 8B actifs	282 GB Trop grand	155 GB Trop grand	90 GB 1× · 5,7 GB libres
gpt-oss-120b OpenAI	117B 5,1B actifs	— Non publié	— Non publié	78 GB 1× · 18 GB libres
Qwen3.6 35B-A3B Alibaba	35B 3B actifs	86 GB 1× · 9,7 GB libres	47 GB 1× · 49 GB libres	28 GB 1× · 68 GB libres
Qwen3 32B Alibaba	32,8B	79 GB 1× · 17 GB libres	43 GB 1× · 53 GB libres	25 GB 1× · 71 GB libres
Gemma 4 31B Google	31,3B	75 GB 1× · 21 GB libres	41 GB 1× · 55 GB libres	24 GB 1× · 72 GB libres
GLM-4.7 Flash Z.ai	31,2B	75 GB 1× · 21 GB libres	41 GB 1× · 55 GB libres	24 GB 1× · 72 GB libres
Qwen3.6 27B Alibaba	27,8B	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	24B	58 GB 1× · 38 GB libres	32 GB 1× · 64 GB libres	18 GB 1× · 78 GB libres
gpt-oss-20b OpenAI	21B 3,6B actifs	— Non publié	— Non publié	17 GB 1× · 79 GB libres
Gemma 3 12B Google	12,2B	29 GB 1× · 67 GB libres	16 GB 1× · 80 GB libres	9,4 GB 1× · 87 GB libres
Granite 4.1 8B IBM	8,8B	21 GB 1× · 75 GB libres	12 GB 1× · 84 GB libres	6,8 GB 1× · 89 GB libres
Qwen3 8B Alibaba	8,2B	20 GB 1× · 76 GB libres	11 GB 1× · 85 GB libres	6,3 GB 1× · 90 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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Questions fréquentes

Quels fournisseurs cloud proposent le GPU GH200 ?

2 fournisseurs proposent actuellement le GPU GH200 : Sesterce Cloud, Lambda. Comparez leurs prix horaires, leurs régions et les caractéristiques des machines dans le tableau ci-dessus.

Combien de VRAM a le GPU GH200 ?

Le GPU GH200 dispose de 96 GB de VRAM, ce qui détermine les plus grands modèles et tailles de batch qu'il peut garder en mémoire pour l'entraînement et l'inférence.

Quels LLM puis-je faire tourner sur le GPU GH200 ?

Avec 96 GB de VRAM, un seul GPU GH200 peut servir des modèles comme Laguna-S 2.1, gpt-oss-120b, Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B. Le tableau ci-dessus indique la VRAM estimée pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits, y compris les configurations multi-GPU nécessaires aux plus grands modèles.