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NVIDIA H100

80 GB VRAM989 FP16 TFLOPS700 W TDP15 fournisseurs68 offres13 régions

Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA H100 repose sur l'architecture Hopper et dispose de 80 GB de mémoire, avec une bande passante mémoire de 3 350 GB/s et un TDP de 700 W. Il offre 67 TFLOPS de performances FP32 et 989 TFLOPS de performances tensorielles FP16. Actuellement disponible chez 15 fournisseurs à partir de 1,14 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 2,87 €/GPU/heure sur 68 configurations.

H100 · design de référence PCIe

H100 · design de référence PCIe

Illustration PCIe. Les configurations proposées peuvent utiliser la variante SXM ou d'autres variantes.

Le moins cher
1,140 €/h
Lium
Médiane
2,871 €/h
sur 68 offres
Le plus cher
5,778 €/h
Sesterce Cloud
Tendance sur 90 jours
+31,5 %
tarif médian

Caractéristiques matérielles

Identiques chez tous les fournisseurs

Mémoire
80 GB
HBM3
Quels LLM tiennent ? ↓
Performances FP16
989 TFLOPS
crête
TDP
700 W
Bande passante mémoire
3 350 GB/s
Architecture
Hopper
Performances FP32
67 TFLOPS
Marque
NVIDIA
Série
H100
Historique des prix du marché

Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs

Prix mis à jour

18 offres chez 15 fournisseurs

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

FournisseurNombrevCPURAMRégionPar heure de GPUTotal/hAction
RunpodPromu
Jusqu'à438 €de créditPromotion affiliée — nous pouvons percevoir une commission.
×126125 GB
États-UnisIndePays-Bas+3
3,061 €3,06 €Lancer
LiumLien affiliéLe moins cher
Jusqu'à4 €de crédit
×120236 GB
États-UnisCanadaPays-Bas+1
À partir de1,140 €
-18,8 % 30 j
À partir de1,14 €
Lancer
Jusqu'à88 €de crédit
×1——
Pays-BasThaïlandeÉtats-Unis
1,789 €
0,0 % 30 j
1,79 €
Lancer
Vast.aiLien affiliéTendance
×1894 GB
AustralieAfrique du SudTchéquie+2
À partir de1,842 €
+9,6 % 30 j
À partir de1,84 €
Lancer
×11080 GB--
2,008 €
À partir de2,01 €
Lancer
×128180 GB
CanadaÉtats-Unis
À partir de2,192 €
0,0 % 30 j
À partir de2,19 €
Lancer
×120236 GB
CanadaÉtats-Unis
À partir de2,280 €
+35,7 % 30 j
À partir de2,28 €
Lancer
×128180 GB
CanadaÉtats-Unis
À partir de2,306 €
-0,1 % 30 j
À partir de2,31 €
Lancer
×128180 GB
CanadaPologneÉtats-Unis+1
2,412 €
+25,6 % 30 j
À partir de2,41 €
Lancer
×120128 GB--
À partir de2,631 €
À partir de2,63 €
Thunder ComputeLien affilié
Jusqu'à18 €de crédit étudiant
×1432 GB--
À partir de2,806 €
0,0 % 30 j
À partir de2,81 €
Lancer
×124240 GB
FrancePologne
À partir de2,866 €
+3,5 % 30 j
À partir de2,87 €
Lancer
×126200 GB--
À partir de2,885 €
+1,2 % 30 j
À partir de2,89 €
Jusqu'à1 €de crédit
×81281,5 TB
Inde
À partir de2,921 €
-0,4 % 30 j
À partir de23,36 €
Lancer
Novita AILien affilié
×116128 GB
IslandeÉtats-Unis
2,973 €
0,0 % 30 j
2,97 €
RunpodLien affiliéTendance
Jusqu'à438 €de crédit
×126125 GB
États-UnisIndePays-Bas+3
À partir de3,061 €
-8,6 % 30 j
À partir de3,06 €
Lancer
OblivusLien affilié
×128180 GB
États-Unis
À partir de3,069 €
0,0 % 30 j
À partir de3,07 €
Lancer
×130120 GB--
3,118 €
+8,8 % 30 j
À partir de3,12 €
Lancer
Sesterce CloudLien affilié
×248480 GB
PologneFranceÉtats-Unis
À partir de3,183 €
+13,6 % 30 j
À partir de6,37 €
Lancer

LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA H100

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.

ModèleParamètres16 bits8 bits4 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

Vous en voulez plus sur cette page ?

Des données erronées ?

Questions fréquentes

Combien coûte le GPU H100 par heure ?
Le GPU H100 démarre à 1,14 € par GPU-heure, avec une médiane de 2,87 € sur 68 configurations disponibles. Le prix réel dépend du fournisseur, de la région et du mode de location : à la demande, Spot ou réservé.
Quels fournisseurs cloud proposent le GPU H100 ?
20 fournisseurs proposent actuellement le GPU H100 : Runpod, Vast.ai, Hyperstack, Oblivus, Verda, Sesterce Cloud et 14 autres. Comparez leurs prix horaires, leurs régions et les caractéristiques des machines dans le tableau ci-dessus.
Combien de VRAM a le GPU H100 ?
Le GPU H100 dispose de 80 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 H100 ?
Avec 80 GB de VRAM, un seul GPU H100 peut servir des modèles comme gpt-oss-120b, Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B, Gemma 4 31B. 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.
Quel est le plus grand LLM que je peux faire tourner sur plusieurs GPU H100 ?
Les plus grands modèles que nous suivons et qui tiennent sur plusieurs cartes H100 sont GLM-5.2 sur 8 GPU en 4 bits, DeepSeek R1 sur 8 GPU en 4 bits, DeepSeek V4 Flash sur 4 GPU en 4 bits. Une configuration multi-GPU signifie que vous louez et payez chaque carte pendant toute la durée d'utilisation, et répartir un modèle sur plusieurs cartes coûte aussi du débit : les GPU échangent des activations à chaque token, donc les performances dépendent de la rapidité de leur interconnexion. Nous ne suivons pas l'interconnexion : vérifiez les caractéristiques du nœud auprès du fournisseur. Le tableau ci-dessus donne la plus petite configuration pour chaque modèle en précision 16 bits, 8 bits et 4 bits.
Où le GPU H100 est-il le moins cher ?
Le prix à la demande le plus bas que nous suivons actuellement pour le GPU H100 est de 1,14 € par GPU-heure, chez Lium. Les fournisseurs modifiant fréquemment leurs prix et leur disponibilité, vérifiez le tableau en direct ci-dessus avant de lancer une instance.