NVIDIA A100 SXM (40GB) बनाम NVIDIA H100 SXM — GPU तुलना (अप्रैल 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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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA | |
| वास्तुकला | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 40 GB HBM2e | 80 GB HBM3 | |
| बैंडविड्थ | 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 | |
| रिलीज़ वर्ष | 2020 | 2023 | |
| खंड | Data center | Data center | |
| सबसे उपयुक्त | AI training fine-tuning inference on smaller models | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $0.80/hr | $1.57/hr | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | $1.49/hr | |
| प्रदाता | 2 | 7 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$0.80/hr | $2.20/hr | |
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$1.14/hr | $2.99/hr | |
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लागू नहीं | $1.57/hr | |
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लागू नहीं | $1.99/hr | |
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लागू नहीं | $2.35/hr | |
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लागू नहीं | $2.59/hr | |
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लागू नहीं | $3.39/hr | |
NVIDIA A100 SXM (40GB)
NVIDIA H100 SXM
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वास्ट.एआई
त्वरित GPU। पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
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रनपॉड
एआई के लिए निर्मित क्लाउड — सर्वरलेस अनुमान से लेकर मांग पर त्वरित मल्टी-नोड क्लस्टर्स तक GPU वर्कलोड को तैनात और स्केल करें।
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लैटीट्यूड.sh
23 वैश्विक स्थानों में बेयर मेटल GPU क्लाउड
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|---|---|---|---|
| अवलोकन | |||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 4.4 | 3.7 | 3.7 |
| मुख्यालय | United States | United States | Brazil |
| प्रदाता प्रकार | GPU बाज़ार | GPU-केंद्रित | बेयर मेटल |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग स्टेबल डिफ्यूजन बैच प्रोसेसिंग अनुसंधान LLM सेवा जनरेटिव एआई | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग स्टेबल डिफ्यूजन बैच प्रोसेसिंग रेंडरिंग अनुसंधान LLM सेवा जनरेटिव एआई | एआई प्रशिक्षण अनुमान बेयर मेटल GPU फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान समर्पित कार्यभार जनरेटिव एआई |
| GPU Hardware | |||
| जीपीयू मॉडल | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 192 | 288 | 96 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 8 | 8 | 8 |
| इंटरकनेक्ट | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.06/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति सेकंड | प्रति सेकंड | प्रति घंटा |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | हाँ | हाँ | नहीं |
| आरक्षित छूट | 50% तक (1-6 महीने आरक्षित) | 15-29% (1 महीने से 1 साल की योजनाओं के लिए) | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | साइनअप पर छोटा परीक्षण क्रेडिट | पहले $10 खर्च के बाद $5-$500 बोनस | रेफरल प्रोग्राम के माध्यम से $200 |
| निकासी शुल्क | होस्ट के अनुसार भिन्न ($/TB) | कोई नहीं (मुफ़्त) | कोई नहीं |
| भंडारण | होस्ट के अनुसार भिन्न ($/GB/घंटा, जब तक इंस्टेंस मौजूद है चार्ज किया जाता है) | कंटेनर/वॉल्यूम ($0.10/GB/माह), निष्क्रिय वॉल्यूम ($0.20/GB/माह), नेटवर्क स्टोरेज ($0.07/GB/माह 1TB) | स्थानीय NVMe शामिल (4x 3.8TB तक), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, फाइल सिस्टम स्टोरेज $0.05/GB/माह |
| Infrastructure | |||
| क्षेत्र | 500+ स्थान, 40+ डेटा केंद्र | 31 वैश्विक क्षेत्र | 23 स्थान: यूएस (8 शहर), लैटिन अमेरिका (5), यूरोप (5), एशिया-प्रशांत (4), मेक्सिको सिटी। GPU डलास, फ्रैंकफर्ट, सिडनी, टोक्यो में |
| अपटाइम एसएलए | कोई औपचारिक SLA नहीं (होस्ट विश्वसनीयता स्कोर दिखाई देते हैं) | 99.99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-अनुकूलित इमेज PyTorch TensorFlow (उपयोगकर्ता-स्थापित) CUDA |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | हाँ | हाँ | नहीं |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | सेकंड | तुरंत | सेकंड |
| Kubernetes Support | नहीं | नहीं | नहीं |
| Business Terms | |||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | SOC 2 प्रकार 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 टाइप II | एकल-भाड़ेदार पृथक्करण DPA उपलब्ध |
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