GPU Hopper à mémoire élevée

Louez un GPU NVIDIA H200 pour l'IA limitée par la mémoire.

Réponse directe

Le NVIDIA H200 associe le calcul Hopper à 141 Go de HBM3e, ce qui le rend utile lorsque les poids du modèle, le cache KV ou les données scientifiques dépassent un appareil de 80 Go. GPURento répertorie un tarif à la demande de 3,59 $ par GPU-heure avec création en libre-service à Paris et Francfort.

Examiné par l'équipe d'infrastructure GPURento · 1er septembre 2026

Scénarios de coûts

Quel un H200 SXM coûts au tarif indiqué.

Ouvrir le simulateur complet

Une heure

$3.59

1 GPU × 1h · calcul uniquement

Un jour

$86.16

1 GPU × 24h · calcul uniquement

Sept jours

$603.12

1 GPU × 168h · calcul uniquement

Mois moyen · 730h

$2620.70

1 GPU × 730h · calcul uniquement

Faits clés pour Louez un GPU NVIDIA H200 pour l'IA limitée par la mémoire.
Mémoire141 Go HBM3ePlus de mémoire sur GPU unique que H100 SXM.
Bande passante mémoire4,8 To/sSpécification fabricant pour H200.
Tarif à la demande$3,59 / GPU-heureCalcul uniquement, avant le stockage ou les services optionnels.
Régions disponiblesParis · FrancfortLes deux régions sont sélectionnables après financement.
Idéal pour
  • Inférence de grands modèles avec un cache KV substantiel
  • Modèles dépassant légèrement 80 Go
  • HPC et analyse de données limités par la mémoire
  • Réduire le parallélisme tensoriel ou de pipeline pour certaines charges de travail
Pas le meilleur choix quand
  • Les jobs qui tiennent confortablement sur 24–48 Go
  • Notebooks de développement axés sur le prix
  • Travaux liés au calcul qui ne bénéficient pas de mémoire supplémentaire

Méthode de décision

Que vérifier avant de déployer la capacité.

Le contenu ci-dessous sépare les spécifications publiées, les références du catalogue GPURento et les décisions qui nécessitent encore un benchmark de charge de travail.

01

Le principal avantage du H200 est la mémoire

Le H200 n'est pas simplement « un H100 plus rapide ». Son avantage pratique réside dans son sous-système mémoire plus vaste et à plus grande bande passante. Cela peut permettre à un modèle d'utiliser moins de GPU, de conserver un contexte plus long ou de servir plus de séquences concurrentes, selon la quantification et l'exécution.

  • Calculez les poids et les frais généraux d'exécution
  • Réservez de la marge de cache KV pour le contexte et la concurrence cibles
  • Testez si moins de GPU compensent le taux horaire plus élevé
02

Comparez le coût par requête, pas seulement le coût horaire

Pour l'inférence, enregistrez le temps jusqu'au premier jeton, les jetons de sortie par seconde, la latence p95 et le coût par million de jetons à un niveau de qualité fixe. Un GPU à mémoire élevée n'a de valeur que si l'exécution peut utiliser efficacement cette mémoire et cette bande passante.

03

Deux régions de déploiement dans l'UE

Le catalogue expose H200 dans l'UE Ouest Paris et l'UE Centre Francfort. GPURento vérifie le financement du compte, stocke la configuration et lance le flux de provisionnement en libre-service sans formulaire de vente.

Questions

Des réponses claires, y compris les limites.

Quelle quantité de mémoire possède un H200 ?+

La configuration H200 décrite ici dispose de 141 Go de mémoire HBM3e et d'une bande passante mémoire spécifiée par le fabricant de 4,8 To/s.

Quand dois-je choisir H200 plutôt que H100 ?+

Choisissez le H200 lorsque 80 Go force un sharding indésirable, limite le contexte ou contraint la concurrence. Si votre charge de travail tient déjà et est liée au calcul, comparez les deux avant de payer le taux de référence plus élevé.

Où puis-je déployer une capacité H200 ?+

Le catalogue GPURento actuel expose la création en libre-service de H200 dans l'UE Ouest Paris et l'UE Centre Francfort.

Plan de déploiement

Vérifiez si le H200 supprime un goulot d'étranglement mémoire.

Créez un espace de travail et choisissez Paris ou Francfort avec la taille de votre modèle, l'environnement d'exécution et la concurrence cible.