How does NVIDIA Tesla T4 benchmark against H100?

Antwort

Benchmarked performance on NVIDIA Tesla T4: 65 TFLOPS in FP16, 8.1 TFLOPS in FP32, 320 GB/s memory bandwidth, 16 GB VRAM.

For the workloads most engineers care about — model training transformer-family models, serving LLM low-latency inference, running diffusion and vision pipelines — those specs are enough to sustain batch sizes that keep tensor cores busy. Expect wall-clock gains versus previous-generation Turing cards to range from 1.5x to 3x depending on workload shape.

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Übersicht
Trustpilot-Bewertung 4.4
Hauptsitz United States
Anbietertyp GPU-Marktplatz
Am besten für KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI
GPU-Hardware
GPU-Modelle B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080
Max. VRAM (GB) 192
Max. GPUs/Instanz 8
Interconnect NVLink, InfiniBand
Preise
Startpreis ($/Std.) $0.06/hr
Abrechnungsgranularität Pro Sekunde
Spot/Unterbrechbar Ja
Reservierte Rabatte Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert)
Kostenlose Guthaben Kleines Testguthaben bei Anmeldung
Ausgangsgebühren Variiert je nach Host ($/TB)
Speicher Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht)
Infrastruktur
Regionen 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren
Verfügbarkeits-SLA Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar)
Entwicklererfahrung
Frameworks PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI
Docker-Unterstützung Ja
SSH-Zugang Ja
Jupyter Notebooks Ja
API / CLI Ja
Einrichtungszeit Sekunden
Kubernetes-Unterstützung Nein
Geschäftsbedingungen
Mindestverpflichtung Keine
Compliance SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA
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