NVIDIA H100 SXM กับ NVIDIA RTX 4000 Ada — การเปรียบเทียบ GPU (Apr 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. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
|
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
|
||
|---|---|---|---|
| สเปค | |||
| ผู้ผลิต | NVIDIA | NVIDIA | |
| สถาปัตยกรรม | Hopper | Ada Lovelace | |
| VRAM | 80 GB HBM3 | 20 GB GDDR6 | |
| แบนด์วิดท์ | 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 | |
| ปีที่เปิดตัว | 2023 | 2023 | |
| กลุ่มตลาด | Data center | Professional | |
| เหมาะสำหรับ | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | Entry professional AI CAD visualization | |
| ราคาบริการคลาวด์ | |||
| ราคาถูกที่สุดแบบ On-Demand | $1.57/hr | $0.76/hr | |
| ราคาถูกที่สุดแบบ Spot | $1.49/hr | — | |
| ผู้ให้บริการ | 7 | 1 | |
| ราคาผู้ให้บริการ (ตามความต้องการ) | |||
|
$1.57/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$1.99/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$2.20/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$2.35/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$2.59/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$2.99/hr | ไม่มีข้อมูล | |
|
$3.39/hr | $0.76/hr | |
NVIDIA H100 SXM
NVIDIA RTX 4000 Ada
การเปรียบเทียบ GPU ที่เกี่ยวข้อง
Top Providers for NVIDIA H100 SXM and NVIDIA RTX 4000 Ada
These 3 providers offer both NVIDIA H100 SXM and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
DigitalOcean เทียบกับ Latitude.sh เทียบกับ Vultr - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบข้างเคียงของ DigitalOcean เทียบกับ Latitude.sh เทียบกับ Vultr สแกนอย่างรวดเร็วเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎความเสี่ยง, เลเวอเรจ, แพลตฟอร์ม, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, ตัวเลือกการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC เพื่อจำกัดรายชื่อบริษัทเทรดของคุณ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
Vultr
GPU คลาวด์ประสิทธิภาพสูงใน 32 ภูมิภาคทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.6 | 3.7 | 1.8 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | Brazil | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ไม่มีข้อมูล | Bare Metal | หลายคลาวด์ |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์วิดีโอ HPC Stable Diffusion การพัฒนาเกม AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด การวิจัย |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 96 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 16 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.76/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | ไม่ | ไม่ | ใช่ |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ | เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (รวมอยู่ในแผน) | ไม่มี | มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน) |
| ที่เก็บข้อมูล | บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน | 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3 |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3) | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว | 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา) |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99% | 99.9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| รองรับ Docker | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| การเข้าถึง SSH | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ | ไม่ | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที | วินาที | นาที |
| Kubernetes Support | ใช่ | ไม่ | ใช่ |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1 | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR ระดับ 1 |
DigitalOcean
Latitude.sh
Vultr
สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง
เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ
เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้