NVIDIA A16 对比 NVIDIA H100 SXM — GPU 比较 (Apr 2026)
NVIDIA A16 (64GB GDDR6, 72 TFLOPS FP16, Ampere) vs NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper). Cloud pricing: NVIDIA A16 from $0.47/hr, NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 8 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
|
NVIDIA A16
64GB GDDR6 · Ampere
|
NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
|
||
|---|---|---|---|
| 规格 | |||
| 制造商 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 架构 | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 64 GB GDDR6 | 80 GB HBM3 | |
| 带宽 | 800 GB/s | 3,350 GB/s | |
| FP16 (Tensor) | 72.0 TFLOPS | 990.0 TFLOPS | |
| FP32 | 18.0 TFLOPS | 67.0 TFLOPS | |
| TDP | 250W | 700W | |
| 发布年份 | 2021 | 2023 | |
| 细分市场 | Data center | Data center | |
| 适用场景 | Virtual desktops lightweight inference video streaming | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| 云端价格 | |||
| 最便宜的按需 | $0.47/hr | $1.57/hr | |
| 最便宜的竞价 | — | $1.49/hr | |
| 供应商 | 2 | 7 | |
| 供应商价格（按需） | |||
|
$0.47/hr | $1.99/hr | |
|
$0.50/hr | 不适用 | |
|
不适用 | $1.57/hr | |
|
不适用 | $2.20/hr | |
|
不适用 | $2.35/hr | |
|
不适用 | $2.59/hr | |
|
不适用 | $2.99/hr | |
|
不适用 | $3.39/hr | |
NVIDIA A16
NVIDIA H100 SXM
相关 GPU 比较
Top Providers for NVIDIA A16 and NVIDIA H100 SXM
These 3 providers offer both NVIDIA A16 and NVIDIA H100 SXM. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.
Vultr 对比 Cherry Servers 对比 Latitude.sh - GPU提供商比较（四月 2026）
Vultr 对比 Cherry Servers 对比 Latitude.sh并排比较。快速查看最大资金、利润分成、风险规则、杠杆、平台、工具、支付计划、支付选项、交易权限和KYC限制，缩小你的专有交易公司候选名单。数据更新于四月 2026。
|
Vultr
跨越32个全球区域的高性能云GPU
|
Cherry Servers
拥有24年托管经验和全硬件级控制的裸金属GPU服务器。
|
Latitude.sh
覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
|
|
|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 1.8 | 4.6 | 3.7 |
| 总部 | United States | Lithuania | Brazil |
| 供应商类型 | 多云 | 不适用 | 裸金属 |
| 适用场景 | 人工智能训练、推理、视频渲染、高性能计算、稳定扩散、游戏开发、生成式人工智能、微调、研究 | AI训练，推理，微调，渲染，研究，高性能计算，生成式AI，深度学习 | AI 训练、推理、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X | A100，A40，A16，A10，A2，Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| 最大显存 (GB) | 288 | 80 | 96 |
| 每实例最大 GPU 数 | 16 | 2 | 8 |
| 互联 | NVLink | PCIe | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.47/hr | $0.16/hr | $0.35/hr |
| 计费粒度 | 按小时计费 | 每小时 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 是 | 否 | 否 |
| 预留折扣 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 免费额度 | 最高300美元免费额度，期限30天 | 无 | 通过推荐计划获得200美元 |
| 出站费用 | 标准（根据计划不同而异） | 不适用 | 无 |
| 存储 | 350 GB - 61 TB NVMe（包含），块存储每月0.10美元/GB，兼容S3的对象存储 | NVMe SSD，弹性块存储（$0.071/GB/月） | 包含本地NVMe（最高4个3.8TB），块存储0.10美元/GB/月，文件系统存储0.05美元/GB/月 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 覆盖6大洲32个区域（美洲、欧洲、亚洲、澳大利亚、非洲） | 立陶宛，荷兰，德国，瑞典，美国，新加坡（6个地点） | 23个地点：美国（8个城市）、拉美（5个）、欧洲（5个）、亚太（4个）、墨西哥城。GPU位于达拉斯、法兰克福、悉尼、东京 |
| 正常运行时间 SLA | 100% | 99.97% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC | PyTorch，TensorFlow，CUDA（裸金属 — 全栈控制） | 机器学习优化镜像，PyTorch，TensorFlow（用户安装），CUDA |
| Docker 支持 | 是 | 是 | 是 |
| SSH 访问 | 是 | 是 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 是 | 否 | 否 |
| API / 命令行界面 | 是 | 是 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 | 分钟 | 秒级 |
| Kubernetes Support | 是 | 是 | 否 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR 1级 | ISO 27001，ISO 20000-1，GDPR，PCI DSS | 单租户隔离，支持DPA |
Vultr
Cherry Servers
Latitude.sh
自定义比较
从本指南中选择任意2-6家公司，并在完整对比表中打开。
提示：如果您未选择任何公司，我们将从本指南的前两名开始。