Eine Stunde
$3.59
1 GPU × 1h · nur Compute
Hopper-GPU mit hohem Speicher
NVIDIA H200 GPU für speichergebundene KI mieten.
Direkte Antwort
NVIDIA H200 kombiniert Hopper-Compute mit 141 GB HBM3e und ist nützlich, wenn Modellgewichte, KV-Cache oder wissenschaftliche Daten ein 80-GB-Gerät überschreiten. GPURento listet einen On-Demand-Satz von 3,59 $ pro GPU-Stunde mit Self-Service-Erstellung in Paris und Frankfurt.
Überprüft vom GPURento-Infrastrukturteam · 1. September 2026
Kostenszenarien
Welche eine H200 SXM Kosten zum aufgeführten Tarif.
Ein Tag
$86.16
1 GPU × 24h · nur Compute
Sieben Tage
$603.12
1 GPU × 168h · nur Compute
Durchschnittlicher Monat · 730 Std.
$2620.70
1 GPU × 730h · nur Compute
| Speicher | 141 GB HBM3e | Mehr Single-GPU-Speicher als H100 SXM. |
|---|---|---|
| Speicherbandbreite | 4,8 TB/s | Herstellerspezifikation für H200. |
| On-demand-Rate | $3,59 / GPU-Stunde | Nur Compute, vor Speicher oder optionalen Diensten. |
| Verfügbare Regionen | Paris · Frankfurt | Beide Regionen sind nach der Finanzierung auswählbar. |
Am besten geeignet für
- Inferenz großer Modelle mit erheblichem KV-Cache
- Modelle, die 80 GB knapp überschreiten
- Speichergebundenes HPC und Datenanalyse
- Reduzierung von Tensor- oder Pipeline-Parallelität für einige Workloads
Nicht die beste Wahl, wenn
- Jobs, die bequem auf 24–48 GB passen
- Preisorientierte Entwicklungs-Notebooks
- Compute-gebundene Jobs, die nicht von zusätzlichem Speicher profitieren
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
Der Hauptvorteil von H200 ist der Speicher
Die H200 ist nicht einfach „eine schnellere H100“. Ihr praktischer Vorteil ist das größere Speichersubsystem mit höherer Bandbreite. Dadurch kann ein Modell weniger GPUs benötigen, einen längeren Kontext halten oder mehr gleichzeitige Sequenzen bedienen, abhängig von Quantisierung und Laufzeit.
- Gewichte und Laufzeit-Overhead berechnen
- KV-Cache-Headroom für Zielkontext und Parallelität reservieren
- Testen Sie, ob weniger GPUs den höheren Stundensatz ausgleichen
02
Vergleichen Sie Kosten pro Anfrage, nicht nur Kosten pro Stunde
Erfassen Sie für Inferenz Zeit bis zum ersten Token, Ausgabetokens pro Sekunde, p95-Latenz und Kosten pro Million Tokens bei einem festen Qualitätsniveau. Eine GPU mit viel Speicher ist nur wertvoll, wenn die Laufzeit diesen Speicher und die Bandbreite effizient nutzen kann.
03
Zwei EU-Bereitstellungsregionen
Der Katalog zeigt H200 in EU West Paris und EU Zentral Frankfurt. GPURento prüft die Kontofinanzierung, speichert die Konfiguration und startet den Self-Service-Bereitstellungsworkflow ohne Vertriebsformular.
Katalog-Shortlist
Relevante GPU-Optionen.
HopperVerfügbar
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3,59/Std.
Inferenz großer Modelle 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
BlackwellVerfügbar
NVIDIA B200
180 GB HBM3e · $5,98/Std.
Spitzen-Training und Inferenz
EU West · ParisEU Central · Frankfurt
Fragen
Klare Antworten, einschließlich der Grenzen.
Wie viel Speicher hat eine H200?+
Die hier beschriebene H200-Konfiguration verfügt über 141 GB HBM3e-Speicher und eine vom Hersteller angegebene Speicherbandbreite von 4,8 TB/s.
Wann sollte ich H200 anstelle von H100 wählen?+
Wählen Sie H200, wenn 80 GB unerwünschtes Sharding erzwingt, den Kontext begrenzt oder die Parallelität einschränkt. Wenn Ihr Workload bereits passt und rechengebunden ist, benchmarken Sie beide, bevor Sie den höheren Referenztarif zahlen.
Wo kann ich H200-Kapazität bereitstellen?+
Der aktuelle GPURento-Katalog bietet Self-Service-H200-Erstellung in EU West Paris und EU Zentral Frankfurt.
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
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