Is NVIDIA H200 SXM faster than A100 for fine-tuning?
Réponse
NVIDIA H200 SXM is a Hopper card offering 990 FP16 TFLOPS and 67 FP32 TFLOPS alongside 4,800 GB/s of memory bandwidth. That's enough compute to handle modern model training and real-time serving workloads at serious scale.
Benchmarks show NVIDIA H200 SXM performs particularly well on transformer-style models where tensor cores are saturated by large MatMuls. Diffusion models, speech, and vision workloads also see strong speedups versus older generations. For latency-sensitive production real-time serving, NVIDIA H200 SXM usually hits target token-per-second rates on large language models well above the 30-50 tok/s threshold most products aim for.
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Vast.ai contre DigitalOcean contre RunPod - Comparaison de fournisseurs de GPU (Avril 2026)
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Vast.ai
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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RunPod
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.4 | 4.6 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States | United States |
| Type de fournisseur | Place de marché GPU | N/A | Axé sur le GPU |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative |
| Matériel GPU | |||
| Modèles GPU | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | 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 |
| VRAM max (Go) | 192 | 192 | 288 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Tarification | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.06/hr | $0.76/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde | À la seconde | Par seconde |
| Spot/Préemptible | Oui | Non | Oui |
| Remises réservées | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) |
| Crédits gratuits | Petit crédit de test à l'inscription | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ |
| Frais de sortie | Varie selon l'hôte ($/To) | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun (Gratuit) |
| Stockage | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) |
| Infrastructure | |||
| Régions | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 régions mondiales |
| SLA de disponibilité | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) | 99 % | 99,99 % |
| Expérience Développeur | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Support Docker | Oui | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Oui | Oui | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Secondes | Minutes | Instantané |
| Support Kubernetes | Non | Oui | Non |
| Conditions Commerciales | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type II |
DigitalOcean
RunPod