Louer NVIDIA A100 SXM (80GB) dans le Cloud

Tarification cloud NVIDIA A100 SXM (80GB) en July 2026 : la demande commence à $1.10 par heure (le moins cher à Vast.ai), le spot à $0.79 par heure (le moins cher à Novita AI), réservé ~up to 40% en dessous de la demande.

Pour référence, 6 fournisseurs listent actuellement une capacité de NVIDIA A100 SXM (80GB). Les différences d’interconnexion, de régions et de SLA expliquent pourquoi les tarifs couvrent une large fourchette — le coût le plus bas n’est pas toujours la bonne réponse pour un entraînement multi-nœuds ou un service en temps réel réglementé.

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NVIDIA A100 SXM (80GB) embarque 80 Go de HBM2e avec 2,039 Go/s de bande passante, délivre 312 TFLOPS de calcul FP16, et fonctionne à 400W. Elle est basée sur l'architecture Ampere introduite en 2020.

Pour la plupart des cas d'utilisation en IA, cela compte de trois manières : 1) la taille du modèle que vous pouvez charger ; 2) la rapidité d'exécution de l'attention (limitée par la bande passante) ; 3) la rapidité des opérations intensives en MatMul (limitée par le calcul). NVIDIA A100 SXM (80GB) tend à se situer à un point d'équilibre sur ces trois aspects — c'est pourquoi elle apparaît fréquemment dans les catalogues cloud destinés aux équipes ML.

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Quelle est la vitesse de NVIDIA A100 SXM (80GB) ? Les chiffres bruts : 312 TFLOPS FP16, 19.5 TFLOPS FP32, 2,039 GB/s de bande passante mémoire. Dans les tâches IA en précision mixte, cela se traduit par un débit soutenu nettement supérieur aux générations précédentes.

Pour l’entraînement de modèles, attendez-vous à des temps d’exécution qui évoluent de manière prévisible à partir de ces chiffres TFLOPS à grande taille de lots. Pour l’inférence à faible latence, la latence réelle est dominée par la bande passante mémoire et par la quantité de cache KV qui tient sur la puce — donc les valeurs 2,039 GB/s et 80 GB de capacité comptent plus que les TFLOPS annoncés.

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Fournisseurs cloud proposant NVIDIA A100 SXM (80GB) en July 2026 : Cherry Servers, Massed Compute, Novita AI, RunPod, Vast.ai, Vultr (6 au total). Vast.ai offre le tarif à la demande le plus abordable ($1.10 par heure) ; Novita AI offre le tarif spot le plus abordable ($0.79 par heure).

Lors de l’évaluation, allez au-delà du tarif horaire : vérifiez les temps d’attente typiques, si les instances sont bare-metal ou virtualisées, quelle interconnexion est disponible pour l’entraînement multi-GPU, et quels canaux de support vous obtenez. Ces facteurs comptent souvent plus qu’une différence de tarif de 10-15 %.

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NVIDIA A100 SXM (80GB) brille pour AI training, fine-tuning, HPC, inference. La VRAM de 80 Go et les cœurs tensoriels de génération Ampere en font un excellent choix pour les charges IA qui poussent les tailles de batch et bénéficient du support moderne de précision mixte.

C'est excessif pour des expériences simples et sous-dimensionné pour les plus grands modèles de pointe, mais couvre le vaste milieu : ajustement fin de transformeurs open source, entraînement de modèles de diffusion, exécution de pipelines de service batch en temps réel, et support de workflows interactifs nécessitant plus de VRAM qu'une carte grand public.

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