NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Perbandingan GPU (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. Bandingkan spesifikasi, VRAM, prestasi, dan harga di antara 7 penyedia awan untuk mencari GPU terbaik bagi beban kerja AI anda.

Kesimpulan: NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA RTX 4000 Ada

NVIDIA H100 SXM mendahului keseluruhan, memimpin dalam 5 daripada 7 kategori yang dibandingkan.

Di mana NVIDIA H100 SXM memimpin

  • FP16 (990 TFLOPS vs 107 TFLOPS)
  • VRAM (80 GB vs 20 GB)
  • Lebar Jalur (3,350 GB/s vs 360 GB/s)
  • FP32 (67 TFLOPS vs 26.7 TFLOPS)
  • Penyedia (7 vs 1)

Di mana NVIDIA RTX 4000 Ada memimpin

  • Termurah Atas Permintaan ($0.76/hr vs $1.57/hr)
  • TDP (130W vs 700W)

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

Soalan Lazim

NVIDIA H100 SXM atau NVIDIA RTX 4000 Ada, yang mana lebih baik?
NVIDIA H100 SXM memimpin dalam 5 daripada 7 kategori yang dibandingkan. Pilihan yang tepat masih bergantung pada faktor yang paling penting bagi anda.
Siapa yang mempunyai FP16 lebih baik, NVIDIA H100 SXM atau NVIDIA RTX 4000 Ada?
NVIDIA H100 SXM (990 TFLOPS vs 107 TFLOPS).
Siapa yang mempunyai VRAM lebih baik, NVIDIA H100 SXM atau NVIDIA RTX 4000 Ada?
NVIDIA H100 SXM (80 GB vs 20 GB).
NVIDIA H100 SXM vs NVIDIA RTX 4000 Ada — Perbandingan GPU (Jul 2026)
NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
Lihat Harga NVIDIA H100 SXM
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
Lihat Harga NVIDIA RTX 4000 Ada
Spesifikasi
Pengeluar NVIDIA NVIDIA
Seni Bina Hopper Ada Lovelace
VRAM 80 GB HBM3 20 GB GDDR6
Lebar Jalur 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
Tahun Keluaran 2023 2023
Segmen Pusat data GPU Profesional
Terbaik Untuk Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training Entry professional AI CAD visualization
Harga Awan
Termurah Atas Permintaan $1.57/hr $0.76/hr
Termurah Spot $1.49/hr
Penyedia 7 1
Harga Penyedia (Permintaan Segera)
Latitude.sh $1.57/hr Tidak berkenaan
Vultr $1.99/hr Tidak berkenaan
Vast.ai $2.20/hr Tidak berkenaan
Massed Compute $2.35/hr Tidak berkenaan
Novita AI $2.59/hr Tidak berkenaan
Runpod $2.99/hr Tidak berkenaan
DigitalOcean $3.39/hr $0.76/hr
NVIDIA H100 SXM NVIDIA RTX 4000 Ada

Penyedia Teratas untuk NVIDIA H100 SXM dan NVIDIA RTX 4000 Ada

Kedua-dua 3 penyedia ini menawarkan NVIDIA H100 SXM dan NVIDIA RTX 4000 Ada. Perbandingan penuh model GPU, harga, infrastruktur, dan alat pembangun.

DigitalOcean vs Latitude.sh vs Vultr - Perbandingan Penyedia GPU (Julai 2026)

Perbandingan sebelah menyebelah DigitalOcean vs Latitude.sh vs Vultr. Imbas dengan cepat pembiayaan maksimum, pembahagian keuntungan, peraturan risiko, leverage, platform, instrumen, jadual pembayaran, pilihan pembayaran, kebenaran dagangan dan sekatan KYC untuk mengecilkan senarai firma dagangan prop anda. Data dikemas kini Julai 2026.

DigitalOcean vs Latitude.sh vs Vultr - Perbandingan Penyedia GPU (Julai 2026)
DigitalOcean
Awan GPU mudah dan boleh diskala untuk AI/ML
Visit DigitalOcean
Latitude.sh
Awan GPU logam kosong merentasi 23 lokasi global
Visit Latitude.sh
Vultr
GPU awan berprestasi tinggi merentasi 32 wilayah global
Visit Vultr
Gambaran Keseluruhan
Penilaian Trustpilot 4.6 2.8 1.7
Ibu Pejabat United States Brazil United States
Jenis Penyedia Tidak berkenaan Logam Kosong Multi-Awan
Terbaik Untuk Latihan AI inferens penalaan halus penyebaran LLM perkhidmatan LLM penglihatan komputer permulaan AI generatif penyelidikan Latihan AI inferens GPU logam kosong penalaan halus penyelidikan beban kerja khusus AI generatif Latihan AI inferens rendering video HPC Stable Diffusion pembangunan permainan AI generatif penalaan halus penyelidikan
Perkakasan GPU
Model GPU 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
Maksimum VRAM (GB) 192 96 288
Maksimum GPU/Satu Instans 8 8 16
Sambungan NVLink NVLink NVLink
Harga
Harga Mula ($/jam) $0.76/hr $0.35/hr $0.47/hr
Ketelitian Pengebilan Per saat Per jam Per jam
Spot/Preemptible Tidak Tidak Ya
Diskaun Terpelihara Tidak berkenaan Tidak berkenaan Tidak berkenaan
Kredit Percuma Kredit percuma $200 untuk 60 hari $200 melalui program rujukan Kredit percuma sehingga $300 untuk 30 hari
Yuran Egress Tiada (termasuk dalam pelan) Tiada Standard (berbeza mengikut pelan)
Penyimpanan Boot NVMe 500-720 GiB (termasuk), scratch NVMe 5 TiB pada konfigurasi lebih besar, Volume pada $0.10/GiB/bulan NVMe tempatan disertakan (sehingga 4x 3.8TB), Penyimpanan Blok $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Sistem Fail $0.05/GB/bulan 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok pada $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Objek serasi S3
Infrastruktur
Wilayah New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) 23 lokasi: AS (8 bandar), LATAM (5), Eropah (5), APAC (4), Mexico City. GPU di Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo 32 wilayah merentasi 6 benua (Amerika, Eropah, Asia, Australia, Afrika)
SLA Masa Beroperasi 99% 99.9% 100%
Pengalaman Pembangun
Rangka Kerja PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face Imej dioptimumkan ML PyTorch TensorFlow (dipasang pengguna) CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
Sokongan Docker Ya Ya Ya
Akses SSH Ya Ya Ya
Jupyter Notebooks Ya Tidak Ya
API / CLI Ya Ya Ya
Masa Persediaan Minit Saat Minit
Sokongan Kubernetes Ya Tidak Ya
Terma Perniagaan
Komitmen Minimum Tiada Tiada Tiada
Pematuhan SOC 2 Jenis II SOC 3 HIPAA (dengan BAA) CSA STAR Tahap 1 Pengasingan penyewa tunggal DPA tersedia SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Tahap 1
DigitalOcean Latitude.sh Vultr

Bina perbandingan anda sendiri

Pilih mana-mana 2-6 firma dari panduan ini dan buka dalam jadual perbandingan penuh.

Petua: jika anda tidak memilih mana-mana firma, kami akan mulakan dengan 2 teratas dari panduan ini.