Carte de classe entreprise, le GPU NVIDIA H100 NVL repose sur l'architecture Hopper et dispose de 94 GB de mémoire. Actuellement disponible chez 2 fournisseurs à partir de 2,07 €/GPU/heure, avec une médiane du marché de 2,66 €/GPU/heure sur 6 configurations.
Caractéristiques matérielles
Identiques chez tous les fournisseurs
Prix médian sur l'ensemble des fournisseurs
5 offres chez 2 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 | 141 GB | 2,798 € | 2,80 € | Lancer | ||
| ×1 | 64 | 336 GB | À partir de2,070 € +11,1 % 30 j | À partir de2,07 € | Lancer | ||
Jusqu'à438 €de crédit | ×1 | 16 | 141 GB | 2,798 € | 2,80 € | Lancer | |
Sesterce CloudLien affilié | ×2 | 40 | 256 GB | -- | 3,048 € | À partir de6,10 € | |
OblivusLien affilié | ×8 | 252 | 1,41 TB | 3,192 € | 25,54 € | ||
| ×1 | — | — | -- | 3,683 € 0,0 % 30 j | 3,68 € |
LLM qui tiennent sur le GPU NVIDIA H100 NVL
VRAM estimée des LLM à poids ouverts populaires en précision 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) et 4 bits (INT4/MXFP4), pour 94 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 8× · 38 GB libres |
| GLM-5.2 Z.ai | 753B | — Non publié | 994 GB Trop grand | 579 GB 8× · 173 GB libres |
| DeepSeek R1 DeepSeek | 671B 37B actifs | — Non publié | 826 GB Juste sur 8× · 9 % de marge | 481 GB 8× · 271 GB libres |
| DeepSeek V4 Flash DeepSeek | 284B | — Non publié | — Non publié | 192 GB 4× · 184 GB libres ou 2× · 17 % de marge |
| Solar Open2 250B Upstage | 250B 15B actifs | 601 GB 8× · 151 GB libres | 330 GB 4× · 46 GB libres | 192 GB 4× · 184 GB libres ou 2× · 17 % de marge |
| Qwen3 235B-A22B Alibaba | 235B 22B actifs | 564 GB 8× · 188 GB libres | 310 GB 4× · 66 GB libres | 181 GB 2× · 7,4 GB libres |
| Laguna-S 2.1 Poolside | 118B 8B actifs | 282 GB 4× · 94 GB libres | 155 GB 2× · 33 GB libres | 90 GB 1× · 3,7 GB libres |
| gpt-oss-120b OpenAI | 117B 5,1B actifs | — Non publié | — Non publié | 78 GB 1× · 16 GB libres |
| Qwen3.6 35B-A3B Alibaba | 35B 3B actifs | 86 GB 1× · 7,7 GB libres | 47 GB 1× · 47 GB libres | 28 GB 1× · 66 GB libres |
| Qwen3 32B Alibaba | 32,8B | 79 GB 1× · 15 GB libres | 43 GB 1× · 51 GB libres | 25 GB 1× · 69 GB libres |
| Gemma 4 31B Google | 31,3B | 75 GB 1× · 19 GB libres | 41 GB 1× · 53 GB libres | 24 GB 1× · 70 GB libres |
| GLM-4.7 Flash Z.ai | 31,2B | 75 GB 1× · 19 GB libres | 41 GB 1× · 53 GB libres | 24 GB 1× · 70 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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