NVIDIA A2 对比 NVIDIA H100 SXM — GPU 比较 (Apr 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. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 8 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.
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NVIDIA A2
16GB GDDR6 · Ampere
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NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
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|---|---|---|---|
| 规格 | |||
| 制造商 | NVIDIA | NVIDIA | |
| 架构 | Ampere | Hopper | |
| VRAM | 16 GB GDDR6 | 80 GB HBM3 | |
| 带宽 | 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 | |
| 发布年份 | 2021 | 2023 | |
| 细分市场 | Data center | Data center | |
| 适用场景 | Edge inference entry-level AI | Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training | |
| 云端价格 | |||
| 最便宜的按需 | $0.22/hr | $1.57/hr | |
| 最便宜的竞价 | — | $1.49/hr | |
| 供应商 | 1 | 7 | |
| 供应商价格（按需） | |||
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$0.22/hr | 不适用 | |
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不适用 | $1.57/hr | |
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不适用 | $1.99/hr | |
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不适用 | $2.20/hr | |
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不适用 | $2.35/hr | |
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不适用 | $2.59/hr | |
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不适用 | $2.99/hr | |
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不适用 | $3.39/hr | |
NVIDIA A2
NVIDIA H100 SXM
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覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
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|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 4.6 | 3.7 | 1.8 |
| 总部 | Lithuania | Brazil | United States |
| 供应商类型 | 不适用 | 裸金属 | 多云 |
| 适用场景 | AI训练，推理，微调，渲染，研究，高性能计算，生成式AI，深度学习 | AI 训练、推理、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI | 人工智能训练、推理、视频渲染、高性能计算、稳定扩散、游戏开发、生成式人工智能、微调、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | A100，A40，A16，A10，A2，Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X |
| 最大显存 (GB) | 80 | 96 | 288 |
| 每实例最大 GPU 数 | 2 | 8 | 16 |
| 互联 | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.16/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| 计费粒度 | 每小时 | 按小时计费 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 否 | 否 | 是 |
| 预留折扣 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 免费额度 | 无 | 通过推荐计划获得200美元 | 最高300美元免费额度，期限30天 |
| 出站费用 | 不适用 | 无 | 标准（根据计划不同而异） |
| 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 | 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 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 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 | 覆盖6大洲32个区域（美洲、欧洲、亚洲、澳大利亚、非洲） |
| 正常运行时间 SLA | 99.97% | 99.9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | 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 | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC |
| Docker 支持 | 是 | 是 | 是 |
| SSH 访问 | 是 | 是 | 是 |
| Jupyter 笔记本 | 否 | 否 | 是 |
| API / 命令行界面 | 是 | 是 | 是 |
| 设置时间 | 分钟 | 秒级 | 分钟 |
| Kubernetes Support | 是 | 否 | 是 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | ISO 27001，ISO 20000-1，GDPR，PCI DSS | 单租户隔离，支持DPA | SOC 2+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR 1级 |
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