NVIDIA A100 SXM (40GB) vs NVIDIA H100 SXM — GPU-Vergleich (April 2026)
NVIDIA A100 SXM (40GB) (40GB HBM2e, 312 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA A100 SXM (40GB) from $0.80/hr, NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA A100 SXM (40GB)
40GB HBM2e · Ampere
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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|---|---|---|---|
| Spezifikationen | |||
| Hersteller | NVIDIA | NVIDIA | |
| Architektur | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 40 GB HBM2e | 80 GB HBM3 | |
| Bandbreite | 1,555 GB/s | 3,350 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 312.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 19.5 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 400W | 700W | |
| Erscheinungsjahr | 2020 | 2023 | |
| Segment | Data center | Data center | |
| Am besten geeignet für | AI training fine-tuning inference on smaller models | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| Cloud-Preise | |||
| Günstigste On-Demand | $0.80/hr | $1.57/hr | |
| Günstigste Spot | — | $1.49/hr | |
| Anbieter | 2 | 7 | |
| Anbieterpreise (On-Demand) | |||
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$0.80/hr | $2.20/hr | |
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$1.14/hr | $2.99/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.57/hr | |
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Nicht verfügbar | $1.99/hr | |
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Nicht verfügbar | $2.35/hr | |
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Nicht verfügbar | $2.59/hr | |
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Nicht verfügbar | $3.39/hr | |
NVIDIA A100 SXM (40GB)
NVIDIA H100 SXM
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Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 4.4 | 3.7 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | Ja | Ja | Nein |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (Kostenlos) | Keine |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | 31 globale Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | Ja | Ja | Ja |
| SSH-Zugang | Ja | Ja | Ja |
| Jupyter Notebooks | Ja | Ja | Nein |
| API / CLI | Ja | Ja | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Sofort | Sekunden |
| Kubernetes Support | Nein | Nein | Nein |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 Typ II | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
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