NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU-Vergleich (Jul 2026)

NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Vergleichen Sie Spezifikationen, VRAM, Leistung und Preise bei 7 Cloud-Anbietern, um die beste GPU für Ihre KI-Arbeitslast zu finden.

Fazit: NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA RTX 4000 Ada

NVIDIA H100 SXM liegt insgesamt vorne und führt in 5 von 7 verglichenen Kategorien.

Wo NVIDIA H100 SXM führt

FP16 (990 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
VRAM (80 GB vs 20 GB)
Bandbreite (3,350 GB/s vs 360 GB/s)
FP32 (67 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
Anbieter (7 vs 1)

Wo NVIDIA RTX 4000 Ada führt

Günstigste On-Demand ($0.76/hr vs $1.57/hr)
TDP (130W vs 700W)

Wähle NVIDIA H100 SXM für Large-scale AI training, distributed workloads, LLM pre-training. Wähle NVIDIA RTX 4000 Ada für Entry professional AI, CAD, visualization.

Häufig Gestellte Fragen

Ist NVIDIA H100 SXM oder NVIDIA RTX 4000 Ada besser?

NVIDIA H100 SXM führt in 5 von 7 verglichenen Kategorien. Die richtige Wahl hängt weiterhin von den für Sie wichtigsten Faktoren ab.

Wer hat einen besseren FP16, NVIDIA H100 SXM oder NVIDIA RTX 4000 Ada?

NVIDIA H100 SXM (990 TFLOPS vs 107 TFLOPS).

Wer hat einen besseren VRAM, NVIDIA H100 SXM oder NVIDIA RTX 4000 Ada?

NVIDIA H100 SXM (80 GB vs 20 GB).

NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU-Vergleich (Jul 2026)
	NVIDIA H100 SXM 80GB HBM3 · Hopper NVIDIA H100 SXM Preise anzeigen	NVIDIA RTX 4000 Ada 20GB GDDR6 · Ada Lovelace NVIDIA RTX 4000 Ada Preise anzeigen
Spezifikationen
Hersteller	NVIDIA	NVIDIA
Architektur	Hopper	Ada Lovelace
VRAM	80 GB HBM3	20 GB GDDR6
Bandbreite	3,350 GB/s	360 GB/s
FP16 (Tensor)	990.0 TFLOPS	107.0 TFLOPS
FP32	67.0 TFLOPS	26.7 TFLOPS
TDP	700W	130W
Erscheinungsjahr	2023	2023
Segment	Rechenzentrum	Professionelle GPUs
Am besten geeignet für	Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training	Entry professional AI CAD visualization
Cloud-Preise
Günstigste On-Demand	$1.57/hr	$0.76/hr
Günstigste Spot	$1.49/hr	—
Anbieter	7	1
Anbieterpreise (On-Demand)
	$1.57/hr	Nicht verfügbar
	$1.99/hr	Nicht verfügbar
	$2.20/hr	Nicht verfügbar
	$2.35/hr	Nicht verfügbar
	$2.59/hr	Nicht verfügbar
	$2.99/hr	Nicht verfügbar
	$3.39/hr	$0.76/hr

NVIDIA H100 SXM

NVIDIA RTX 4000 Ada

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Übersicht
Trustpilot-Bewertung	4.6	2.8	1.7
Hauptsitz	United States	Brazil	United States
Anbietertyp	Nicht verfügbar	Bare Metal	Multi-Cloud
Am besten für	KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung	KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI	KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung
GPU-Hardware
GPU-Modelle	RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200	A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000	A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X
Max. VRAM (GB)	192	96	288
Max. GPUs/Instanz	8	8	16
Interconnect	NVLink	NVLink	NVLink
Preise
Startpreis ($/Std.)	$0.76/hr	$0.35/hr	$0.47/hr
Abrechnungsgranularität	Pro Sekunde	Pro Stunde	Pro Stunde
Spot/Unterbrechbar	Nein	Nein	Ja
Reservierte Rabatte	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar	Nicht verfügbar
Kostenlose Guthaben	200 $ Guthaben für 60 Tage	200 $ über Empfehlungsprogramm	Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage
Ausgangsgebühren	Keine (im Plan enthalten)	Keine	Standard (variiert je nach Plan)
Speicher	500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat	Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat	350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher
Infrastruktur
Regionen	New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)	23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio	32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika)
Verfügbarkeits-SLA	99 %	99,9 %	100 %
Entwicklererfahrung
Frameworks	PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face	ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA	PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
Docker-Unterstützung	Ja	Ja	Ja
SSH-Zugang	Ja	Ja	Ja
Jupyter Notebooks	Ja	Nein	Ja
API / CLI	Ja	Ja	Ja
Einrichtungszeit	Minuten	Sekunden	Minuten
Kubernetes-Unterstützung	Ja	Nein	Ja
Geschäftsbedingungen
Mindestverpflichtung	Keine	Keine	Keine
Compliance	SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1	Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar	SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1