Comparar GPUs
Compare 2 a 4 GPUs públicas usando os mesmos dados de preço, inventário e especificação.
| GPU |
NVIDIA H200 SXM 141GB |
NVIDIA H100 SXM 80GB |
|---|---|---|
| Aluguer mensal | USD 2,345/mês | USD 1,860/mês |
| Equivalente horário | ~ USD 3.21/hora | ~ USD 2.55/hora |
| VRAM | 141 GB HBM3e | 80 GB HBM3 |
| Arquitetura | Hopper | Hopper |
| Largura de banda | 4,800 GB/s | 3,350 GB/s |
| Formato | SXM module | SXM module |
| Interface | PCIe Gen5 x16 host interface | PCIe Gen5 x16 host interface |
| TDP | 700 W | 700 W |
| FP32 | 67 TFLOPS denso | 67 TFLOPS denso |
| TF32 | 494.5 TFLOPS denso / 989 TFLOPS esparso | 494.5 TFLOPS denso / 989 TFLOPS esparso |
| BF16 | 989.5 TFLOPS denso / 1979 TFLOPS esparso | 989.5 TFLOPS denso / 1979 TFLOPS esparso |
| FP16 | 989.5 TFLOPS denso / 1979 TFLOPS esparso | 989.5 TFLOPS denso / 1979 TFLOPS esparso |
| FP8 | 1979 TFLOPS denso / 3958 TFLOPS esparso | 1979 TFLOPS denso / 3958 TFLOPS esparso |
| INT8 | 1979 TOPS denso / 3958 TOPS esparso | 1979 TOPS denso / 3958 TOPS esparso |
| MIG | Até 7 MIGs de 18 GB | Até 7 MIGs de 10 GB |
| NVLink | 900 GB/s NVLink | 900 GB/s NVLink |
| Disponibilidade | Capacidade limitada | Disponível |
| Frameworks | PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, vLLM, TensorRT, ONNX Runtime, CUDA | PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, vLLM, TensorRT, ONNX Runtime, CUDA |
| Guia de compatibilidade do modelo | Recomendado para inferência quantizada; rever contexto e concorrência | Recomendado para inferência quantizada; rever contexto e concorrência |
| Ação | Configurar e alugar | Configurar e alugar |