NVIDIA H100 SXM 对比 NVIDIA L4 — GPU 比较 (四月 2026)

NVIDIA H100 SXM (80GB HBM3, 990 TFLOPS FP16, Hopper) vs NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA H100 SXM from $1.57/hr, NVIDIA L4 from $0.39/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 7 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.

NVIDIA H100 SXM 对比 NVIDIA L4 — GPU 比较 (四月 2026)
NVIDIA H100 SXM
80GB HBM3 · Hopper
View NVIDIA H100 SXM Pricing
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
View NVIDIA L4 Pricing
规格
制造商 NVIDIA NVIDIA
架构 Hopper Ada Lovelace
VRAM 80 GB HBM3 24 GB GDDR6
带宽 3,350 GB/s 300 GB/s
FP16 (Tensor) 990.0 TFLOPS 121.0 TFLOPS
FP32 67.0 TFLOPS 30.3 TFLOPS
TDP 700W 72W
发布年份 2023 2023
细分市场 Data center Data center
适用场景 Large-scale AI training distributed workloads LLM pre-training Inference video transcoding lightweight AI workloads
云端价格
最便宜的按需 $1.57/hr $0.39/hr
最便宜的竞价 $1.49/hr
供应商 7 1
供应商价格(按需)
Latitude.sh $1.57/hr 不适用
Vultr $1.99/hr 不适用
Vast.ai $2.20/hr 不适用
Massed Compute $2.35/hr 不适用
Novita AI $2.59/hr 不适用
RunPod $2.99/hr $0.39/hr
DigitalOcean $3.39/hr 不适用
NVIDIA H100 SXM NVIDIA L4

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覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
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Vultr
跨越32个全球区域的高性能云GPU
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概览
Trustpilot 评分 3.7 3.7 1.8
总部 United States Brazil United States
供应商类型 以GPU为中心 裸金属 多云
适用场景 AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI 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 B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 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) 288 96 288
每实例最大 GPU 数 8 8 16
互联 NVLink NVLink NVLink
Pricing
起始价格 ($/小时) $0.06/hr $0.35/hr $0.47/hr
计费粒度 每秒 按小时计费 按小时计费
竞价/可抢占
预留折扣 15-29%(1个月至1年计划) 不适用 不适用
免费额度 首次消费满10美元后奖励5-500美元 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 无(免费) 标准(根据计划不同而异)
存储 容器/卷(每GB每月0.10美元),空闲卷(每GB每月0.20美元),网络存储(每GB每月0.07美元 1TB) 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 31个全球区域 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 99.99% 99.9% 100%
Developer Experience
框架 PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA 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
SSH 访问
Jupyter 笔记本
API / 命令行界面
设置时间 即时 秒级 分钟
Kubernetes Support
Business Terms
最小承诺
合规性 SOC 2 类型 II 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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