Mieten NVIDIA A100 SXM (80GB) in der Cloud

Cloud-NVIDIA A100 SXM (80GB)-Preise in July 2026: On-Demand beginnt bei $1.10 pro Stunde (am günstigsten bei Vast.ai), Spot bei $0.79 pro Stunde (am günstigsten bei Novita AI), reserviert etwa up to 40% unter On-Demand.

Zum Vergleich listen 6 Anbieter derzeit NVIDIA A100 SXM (80GB) Kapazität. Unterschiede bei Interconnect, Regionen und SLA erklären, warum die Preise stark variieren – der günstigste Preis ist nicht immer die beste Wahl für Multi-Node-Training oder regulierte Echtzeit-Services.

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NVIDIA A100 SXM (80GB) verfügt über 80 GB HBM2e mit 2,039 GB/s Bandbreite, liefert 312 TFLOPS FP16-Rechenleistung und arbeitet mit 400W. Sie basiert auf der Ampere Architektur, die in 2020 eingeführt wurde.

Für die meisten KI-Anwendungsfälle ist das in dreierlei Hinsicht wichtig: 1) wie groß ein Modell geladen werden kann; 2) wie schnell die Aufmerksamkeit läuft (bandbreitengebunden); 3) wie schnell MatMul-lastige Operationen laufen (rechengebunden). NVIDIA A100 SXM (80GB) befindet sich meist in einem ausgewogenen Bereich bei allen drei Punkten – weshalb sie häufig in Cloud-Katalogen für ML-Teams auftaucht.

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Wie schnell ist NVIDIA A100 SXM (80GB)? Die Rohzahlen: 312 TFLOPS FP16, 19.5 TFLOPS FP32, 2,039 GB/s Speicherbandbreite. In Mixed-Precision-KI-Jobs übersetzt sich das in einen dauerhaft höheren Durchsatz als bei älteren Generationen.

Für das Modelltraining erwarten Sie Wanduhrenzeiten, die sich bei großen Batch-Größen vorhersehbar aus diesen TFLOPS-Zahlen ableiten lassen. Für latenzarmes Inferenz wird die reale Latenz von der Speicherbandbreite und davon dominiert, wie viel Ihres KV-Caches On-Chip passt — daher sind die 2,039 GB/s und 80 GB Kapazität wichtiger als die Spitzen-FLOPS.

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Cloud-Anbieter, die NVIDIA A100 SXM (80GB) in July 2026 führen: Cherry Servers, Massed Compute, Novita AI, RunPod, Vast.ai, Vultr (6 insgesamt). Vast.ai bietet den günstigsten On-Demand-Tarif ($1.10 pro Stunde); Novita AI hat den günstigsten Spot-Tarif ($0.79 pro Stunde).

Bei der Bewertung sollten Sie über den Stundensatz hinausgehen: Prüfen Sie typische Wartezeiten, ob Instanzen Bare-Metal oder virtualisiert sind, welche Interconnects für Multi-GPU-Modelltraining verfügbar sind und welche Supportkanäle angeboten werden. Diese Faktoren sind oft wichtiger als ein Preisunterschied von 10-15%.

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NVIDIA A100 SXM (80GB) glänzt bei AI training, fine-tuning, HPC, inference. Die Karte mit 80 GB VRAM und Tensor-Kernen der Ampere Generation ist eine starke Wahl für KI-Workloads, die große Batch-Größen ausnutzen und von moderner Mixed-Precision-Unterstützung profitieren.

Sie ist überdimensioniert für Spielerei-Experimente und zu klein für die größten Frontier-Modelle, deckt aber das breite Mittelfeld ab: Feinabstimmung von Open-Source-Transformern, Training von Diffusionsmodellen, Ausführen von Batch-Echtzeit-Serving-Pipelines und Unterstützung interaktiver Workflows, die mehr VRAM als eine Consumer-Karte benötigen.

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