Eine Stunde
$1.19
1 GPU × 1h · nur Compute
Ampere Cloud-GPU
NVIDIA A100 80 GB GPU für bewährte KI-Stacks mieten.
Direkte Antwort
NVIDIA A100 80 GB bleibt eine praktische Cloud-GPU für Training, Fine-Tuning und HPC-Stacks, die für Ampere optimiert sind. GPURento listet einen On-Demand-Satz von 1,19 $ pro GPU-Stunde mit Self-Service-Erstellung in Paris und Frankfurt, nachdem der Workspace finanziert ist.
Überprüft vom GPURento-Infrastrukturteam · 1. September 2026
Kostenszenarien
Welche eine A100 80GB Kosten zum aufgeführten Tarif.
Ein Tag
$28.56
1 GPU × 24h · nur Compute
Sieben Tage
$199.92
1 GPU × 168h · nur Compute
Durchschnittlicher Monat · 730 Std.
$868.70
1 GPU × 730h · nur Compute
| Speicher | 80 GB HBM2e | A100-Konfiguration im Katalog gelistet. |
|---|---|---|
| Architektur | Ampere | Breite CUDA-Framework-Unterstützung. |
| On-demand-Rate | $1,19 / GPU-Stunde | Nur Compute vor Zusatzdiensten. |
| Verfügbare Regionen | Paris · Frankfurt | Beide sind im finanzierten Dashboard sichtbar. |
Am besten geeignet für
- Training und Fine-Tuning auf ausgereiften CUDA-Stacks
- HPC-Workloads, die bereits auf Ampere validiert sind
- 80-GB-Jobs, bei denen H100-Geschwindigkeit nicht erforderlich ist
- Teams, die Kosten pro Lauf optimieren statt neueste Generation
Nicht die beste Wahl, wenn
- Workloads, die speziell Hopper-FP8-Funktionen benötigen
- Modelle, die 80 GB ohne akzeptables Sharding überschreiten
- Grafikorientierte Rendering-Workloads, besser geeignet für RTX oder L40S
Entscheidungsmethode
Was Sie vor der Bereitstellung von Kapazität überprüfen sollten.
Der folgende Inhalt trennt veröffentlichte Spezifikationen, GPURento-Katalogreferenzen und Entscheidungen, die noch einen Workload-Benchmark erfordern.
01
A100 kann bei den Gesamtkosten immer noch gewinnen
Ein niedrigerer Stundensatz kann A100 zur besseren Wahl machen, wenn ein Workload gut genug skaliert und die Frist es erlaubt. Der relevante Vergleich sind Dollar pro abgeschlossenem Lauf, mit derselben Software und Qualitätsziel.
- Benchmarken Sie die Zeit bis zum Checkpoint
- Neustart- und Speicher-Overhead einbeziehen
- Vergleichen Sie den erreichten Durchsatz, nicht den theoretischen Spitzenwert
02
Verwenden Sie die 80-GB-Konfiguration bewusst
Der zusätzliche Speicher gegenüber 24–48-GB-GPUs kann aggressive Quantisierung oder komplexes Sharding vermeiden. Für Fine-Tuning beziehen Sie Modellgewichte, Gradienten, Optimizer-Zustand, Aktivierungen und Framework-Overhead in die Schätzung ein.
03
In Paris oder Frankfurt erstellen
GPURento bietet A100 80 GB in beiden EU-Regionen an. Ein finanziertes Konto kann die Konfiguration erstellen und dann den Ressourcenstatus im Dashboard verfolgen.
Katalog-Shortlist
Relevante GPU-Optionen.
AmpereVerfügbar
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1,19/Std.
Training, Fine-Tuning und HPC
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
HopperVerfügbar
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2,69/Std.
Intensives Training und FP8-Inferenz
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
AdaVerfügbar
NVIDIA L40S
48 GB GDDR6 ECC · $0,79/Std.
Produktions-Inferenz, Fine-Tuning und Video
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
Fragen
Klare Antworten, einschließlich der Grenzen.
Was ist der GPURento-A100-Preis?+
Der Katalog beginnt derzeit bei 1,19 $ pro A100-80-GB-GPU-Stunde, ohne Speicher und optionale Netzwerkdienste.
Reicht eine A100 für LLM-Fine-Tuning aus?+
Oft, aber es hängt von Modellgröße, Präzision, Optimierer und Technik ab. LoRA oder QLoRA können den Speicher im Vergleich zum vollständigen Fine-Tuning erheblich reduzieren.
A100 oder H100?+
Verwenden Sie einen End-to-End-Benchmark. A100 bietet eine niedrigere stündliche Referenz, während H100 Transformer-Workloads schneller abschließen und neuere Beschleunigungspfade unterstützt.
Quellen und Umfang
Zuletzt überprüft am 1. September 2026. GPURento-Tarife sind aktuelle Katalogreferenzen; der Bereitstellungsstatus bleibt im Workspace sichtbar, und Herstellerspezifikationen ersetzen keine Workload-Benchmarks.
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Bereitstellungsplan
Stellen Sie eine bewährte 80-GB-Trainingskonfiguration bereit.
Finanzieren Sie den Arbeitsbereich, wählen Sie Paris oder Frankfurt und speichern Sie die genauen Image-, Speicher- und Zugriffseinstellungen.