NVIDIA A2 बनाम NVIDIA H100 SXM — GPU तुलना (Jun 2026)
NVIDIA A2 (16GB GDDR6, 18 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA A2 from $0.22/hr, NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr. अपने AI वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा GPU खोजने के लिए 8 क्लाउड प्रदाताओं के स्पेक्स, VRAM, प्रदर्शन, और मूल्य निर्धारण की तुलना करें।
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NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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|---|---|---|---|
| विनिर्देश | |||
| निर्माता | NVIDIA | NVIDIA | |
| वास्तुकला | एम्पियर | हॉपर | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 80 GB HBM3 | |
| बैंडविड्थ | 200 GB/s | 3,350 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 18.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 4.5 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 60W | 700W | |
| रिलीज़ वर्ष | 2021 | 2023 | |
| खंड | डेटा केंद्र | डेटा केंद्र | |
| सबसे उपयुक्त | Edge inference entry-level AI | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| क्लाउड मूल्य निर्धारण | |||
| सबसे सस्ता ऑन-डिमांड | $0.22/hr | $1.57/hr | |
| सबसे सस्ता स्पॉट | — | $1.49/hr | |
| प्रदाता | 1 | 7 | |
| प्रदाता मूल्य निर्धारण (मांग पर) | |||
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$0.22/hr | लागू नहीं | |
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लागू नहीं | $1.57/hr | |
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लागू नहीं | $1.99/hr | |
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लागू नहीं | $2.20/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 | $2.99/hr | |
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लागू नहीं | $3.39/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA H100 SXM
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चेरी सर्वर
24 वर्षों के होस्टिंग अनुभव और पूर्ण हार्डवेयर-स्तरीय नियंत्रण के साथ बेयर मेटल GPU सर्वर।
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लैटीट्यूड.sh
23 वैश्विक स्थानों में बेयर मेटल GPU क्लाउड
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वल्ट्र
32 वैश्विक क्षेत्रों में उच्च-प्रदर्शन क्लाउड GPU
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|---|---|---|---|
| अवलोकन | |||
| ट्रस्टपायलट रेटिंग | 4.6 | 3.7 | 1.7 |
| मुख्यालय | Lithuania | Brazil | United States |
| प्रदाता प्रकार | लागू नहीं | बेयर मेटल | मल्टी-क्लाउड |
| के लिए सर्वश्रेष्ठ | एआई प्रशिक्षण अनुमान फाइन-ट्यूनिंग रेंडरिंग अनुसंधान HPC जनरेटिव एआई डीप लर्निंग | एआई प्रशिक्षण अनुमान बेयर मेटल GPU फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान समर्पित कार्यभार जनरेटिव एआई | एआई प्रशिक्षण अनुमान वीडियो रेंडरिंग उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग स्टेबल डिफ्यूजन खेल विकास जनरेटिव एआई फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान |
| GPU हार्डवेयर | |||
| जीपीयू मॉडल | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| अधिकतम वीआरएएम (जीबी) | 80 | 96 | 288 |
| अधिकतम जीपीयू/इंस्टेंस | 2 | 8 | 16 |
| इंटरकनेक्ट | PCIe | NVLink | NVLink |
| मूल्य निर्धारण | |||
| प्रारंभिक मूल्य ($/घंटा) | $0.16/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| बिलिंग विवरण | प्रति घंटे | प्रति घंटा | प्रति घंटा |
| स्पॉट/पूर्वनिर्धारित | नहीं | नहीं | हाँ |
| आरक्षित छूट | लागू नहीं | लागू नहीं | लागू नहीं |
| मुफ्त क्रेडिट | कोई नहीं | रेफरल प्रोग्राम के माध्यम से $200 | 30 दिनों के लिए $300 तक मुफ्त क्रेडिट |
| निकासी शुल्क | लागू नहीं | कोई नहीं | मानक (योजना के अनुसार भिन्न) |
| भंडारण | NVMe SSD, इलास्टिक ब्लॉक स्टोरेज ($0.071/GB/माह) | स्थानीय NVMe शामिल (4x 3.8TB तक), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, फाइल सिस्टम स्टोरेज $0.05/GB/माह | 350 GB - 61 TB NVMe (शामिल), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज |
| इन्फ्रास्ट्रक्चर | |||
| क्षेत्र | लिथुआनिया, नीदरलैंड, जर्मनी, स्वीडन, अमेरिका, सिंगापुर (6 स्थान) | 23 स्थान: यूएस (8 शहर), लैटिन अमेरिका (5), यूरोप (5), एशिया-प्रशांत (4), मेक्सिको सिटी। GPU डलास, फ्रैंकफर्ट, सिडनी, टोक्यो में | 6 महाद्वीपों में 32 क्षेत्र (अमेरिका, यूरोप, एशिया, ऑस्ट्रेलिया, अफ्रीका) |
| अपटाइम एसएलए | 99.97% | 99.9% | 100% |
| डेवलपर अनुभव | |||
| फ्रेमवर्क | PyTorch TensorFlow CUDA (बेर मेटल — पूर्ण स्टैक नियंत्रण) | ML-अनुकूलित इमेज PyTorch TensorFlow (उपयोगकर्ता-स्थापित) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| डॉकर समर्थन | हाँ | हाँ | हाँ |
| एसएसएच एक्सेस | हाँ | हाँ | हाँ |
| ज्यूपिटर नोटबुक्स | नहीं | नहीं | हाँ |
| एपीआई / सीएलआई | हाँ | हाँ | हाँ |
| सेटअप समय | मिनट | सेकंड | मिनट |
| Kubernetes समर्थन | हाँ | नहीं | हाँ |
| व्यावसायिक शर्तें | |||
| न्यूनतम प्रतिबद्धता | कोई नहीं | कोई नहीं | कोई नहीं |
| अनुपालन | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | एकल-भाड़ेदार पृथक्करण DPA उपलब्ध | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR स्तर 1 |
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