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H100 vs A100: मुझे कौन सा किराए पर लेना चाहिए?
H100 vs A100: memory-bound inference और 80 GB में फ़िट होने वाले मॉडलों के LoRA fine-tuning के लिए A100 80GB किराए पर लें; compute-bound training, FP8, या जल्दी पूरा होने वाले jobs के लिए H100 किराए पर लें। 29 अक्टूबर 2026 तक, GPUwithCrypto H100 को $2.32/घंटा पर और A100 80GB को $0.92/घंटा पर किराए पर देता है, बिना KYC के क्रिप्टो में भुगतान। H100 तभी फ़ायदेमंद है जब वह आपका job लगभग 2.5 गुना तेज़ चलाए।
H100 और A100 के specs की तुलना कैसे होती है?
NVIDIA के आधिकारिक आंकड़े, 29 अक्टूबर 2026 को पढ़े गए। Tensor आंकड़े dense peak TFLOPS हैं। NVIDIA H100 Tensor मान केवल sparsity के साथ छापता है, इसलिए H100 dense मान NVIDIA के आंकड़े ÷ 2 हैं, (d) चिह्नित। Peak आंकड़े benchmarks नहीं हैं।
| Spec | H100 SXM | H100 PCIe | A100 80GB SXM | A100 80GB PCIe |
|---|---|---|---|---|
| आर्किटेक्चर | Hopper | Hopper | Ampere | Ampere |
| मेमोरी | 80 GB HBM3 | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM2e |
| मेमोरी बैंडविड्थ | 3,350 GB/s | 2,000 GB/s | 2,039 GB/s | 1,935 GB/s |
| FP16 / BF16 Tensor, dense | 989.5 TFLOPS (d) | — (1) | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS |
| FP8 Tensor, dense | 1,979 TFLOPS (d) | — | N/A (2) | N/A (2) |
| NVLink | 900 GB/s | 600 GB/s (bridge) | 600 GB/s | 600 GB/s (2-GPU bridge) |
| PCIe | Gen5 | Gen5 | Gen4 | Gen4 |
| अधिकतम पावर | 700 W | 350 W | 400 W | 300 W |
| लॉन्च | 2022 | 2022 | 2020 | 2021 |
(d) NVIDIA sparsity के साथ 1,979 TFLOPS (BF16) और 3,958 TFLOPS (FP8) बताता है; dense इसका आधा है। A100 का sparse आंकड़ा 624 TFLOPS है। (1) कोई भी मौजूदा आधिकारिक पेज H100 PCIe के Tensor मान dense या sparse के रूप में नहीं देता; एक NVIDIA ब्लॉग 1,513 TFLOPS BF16 बताता है बिना यह कहे कि कौन सा है। (2) NVIDIA, Ampere पर FP8 को उपलब्ध नहीं बताता।
कौन तेज़ है, H100 या A100?
कागज़ पर, H100 SXM एक A100 के dense BF16 गणित का 3.17 गुना करता है (989.5 बनाम 312 TFLOPS) और इसकी मेमोरी बैंडविड्थ 1.64 गुना है (3,350 बनाम 2,039 GB/s)। ये NVIDIA के peak आंकड़े हैं, बेंचमार्क नहीं। इन दो अनुपातों को planning सीमा मानें, मापी गई गति नहीं।
- Compute-bound काम (ट्रेनिंग, बड़े batch पर fine-tuning, लंबा prompt prefill) TFLOPS अनुपात के साथ ज़्यादा मिलता है।
- Memory-bound काम (छोटे batch पर token-by-token LLM decoding) बैंडविड्थ अनुपात के साथ ज़्यादा मिलता है।
- FP8 H100 के Tensor Cores पर 1,979 TFLOPS dense पर चलता है। A100 में FP8 Tensor Cores नहीं हैं, इसलिए FP8 checkpoint को वहां FP8 गति नहीं मिलती।
H100 PCIe एक अलग कार्ड है। इसका 2,000 GB/s, A100 80GB PCIe के 1,935 GB/s के करीब है। इंस्टेंस में होस्ट के आधार पर 1 से 8 GPU होते हैं। शुरू करने से पहले, dashboard हर होस्ट का देश, GPU की संख्या, form factor (SXM या PCIe) और interconnect दिखाता है।
कौन से मॉडल H100 या A100 पर फिट होते हैं?
दोनों पर वही मॉडल फिट होते हैं, क्योंकि दोनों में 80 GB है। अनुमान का नियम: मेमोरी ≈ पैरामीटर (अरबों में) × प्रति पैरामीटर बाइट्स × 1.2, जिसमें BF16 के लिए 2 बाइट्स, FP8/INT8 के लिए 1 और 4-bit के लिए 0.5। यह 20% सामान्य context और batch पर KV cache और activations को कवर करता है (EleutherAI)। लंबे contexts को ज़्यादा चाहिए: देखें VRAM गाइड।
| मॉडल और precision | ज़रूरी मेमोरी | H100 80GB | A100 80GB |
|---|---|---|---|
| Llama 3.1 8B, BF16 inference | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, LoRA fine-tune (planning) | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, पूरा fine-tune | 128–144 GB + activations | 2+ GPUs | 2+ GPUs |
| Llama 3.1 70B, 4-bit inference | 42 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, QLoRA फाइन-ट्यून | 52.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, FP8 इन्फरेंस | 84 GB | 2 GPU | 2 GPU, FP8 से कोई स्पीड-अप नहीं |
| Qwen2.5 72B, FP8 इन्फरेंस | 87.2 GB | 2 GPU | 2 GPU, FP8 से कोई स्पीड-अप नहीं |
| Llama 3.1 70B, BF16 इन्फरेंस | 168 GB | 3 GPU | 3 GPU |
| Llama 3.1 405B, FP8 इन्फरेंस | 486 GB | 7 GPU | 7 GPU, FP8 से कोई स्पीड-अप नहीं |
सामान्य अनुमान = उन 80 GB कार्डों की संख्या जिनकी कुल मेमोरी अनुमान को संभाल लेती है; यह tensor-parallel ओवरहेड और driver द्वारा रिज़र्व की गई मेमोरी को नज़रअंदाज़ करता है। LoRA प्लानिंग = 2 बाइट प्रति parameter × 1.2। QLoRA ≈ 0.75 GB प्रति अरब parameters, जो QLoRA पेपर के 65B मॉडल पर एक 48 GB GPU पर कैलिब्रेट किया गया है। फुल फाइन-ट्यून = 16–18 बाइट प्रति parameter (EleutherAI, Hugging Face)।
H100 और A100 का प्रति घंटा खर्च कितना है?
प्रति GPU-घंटा, USD में। 'सबसे कम' और 'माध्यिका' GPUwithCrypto के 29 अक्टूबर 2026 के प्राइस चेक से self-serve on-demand लिस्ट प्राइस हैं; spot और marketplace प्राइस दोनों में से बाहर रखे गए हैं। Vast.ai एक marketplace है, इसलिए इसका आंकड़ा अलग दिखाया गया है। हर GPU प्राइस प्राइसिंग पेज पर है।
| GPU | GPUwithCrypto | कहीं और सबसे कम on-demand | माध्यिका on-demand | जांचे गए प्रोवाइडर | Vast.ai का सबसे कम ऑफ़र |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 80GB | $2.32/घंटा | $2.73 (Massed Compute) | $4.16 | 16 | $1.73 (H100 SXM) |
| A100 80GB | $0.92/घंटा | $1.09 (Thunder Compute) | $2.23 | 13 | $0.48 (SXM), $0.34 (PCIe) |
कीमतें को जांची गईं
Massed Compute और Thunder Compute इन कार्डों का form factor नहीं बताते। Vast.ai के आंकड़े: Vast.ai का सार्वजनिक प्राइस फ़ीड, 29 अक्टूबर 2026 का सबसे सस्ता किराए पर उपलब्ध ऑफ़र। टैक्स शामिल नहीं।
हर एक पर एक GB VRAM का प्रति घंटा खर्च कितना है?
GPUwithCrypto के 29 अक्टूबर 2026 के प्राइस चेक के अनुसार, A100 मेमोरी के एक GB का प्रति घंटा खर्च H100 मेमोरी के एक GB से 2.5 गुना कम है। गणना: प्रति घंटा कीमत ÷ 80 GB:
- A100 80GB: सबसे कम on-demand कीमत पर 1.36 सेंट प्रति GB-घंटा ($1.09 ÷ 80), माध्यिका पर 2.79 सेंट ($2.23 ÷ 80)।
- H100 80GB: सबसे कम कीमत पर 3.41 सेंट प्रति GB-घंटा ($2.73 ÷ 80), माध्यिका पर 5.20 सेंट ($4.16 ÷ 80)।
माध्यिका पर यह अंतर घटकर 1.87 गुना हो जाता है। GPUwithCrypto पर वही भाग देने पर $0.012 और $0.029 मिलते हैं, हर GPU की कीमत अपने नामित on-demand रेफ़रेंस से कम से कम 15% कम है।
सबसे कम कीमतों पर प्रति डॉलर, H100 SXM 27% ज़्यादा पीक BF16 मैथ देता है (362 बनाम 286 TFLOPS प्रति $/घंटा)। A100 SXM प्रति डॉलर 52% ज़्यादा बैंडविड्थ देता है (1,871 बनाम 1,227 GB/s प्रति $/घंटा)। अगर आपके काम को मैथ से ज़्यादा मेमोरी चाहिए, तो A100 सस्ता 80 GB है।
H100 बनाम A100 पर एक जॉब का खर्च कितना है?
H100 प्रति जॉब तभी सस्ता होता है जब वह जॉब को अपने प्राइस प्रीमियम से तेज़ चलाए। हमारे पाए गए सबसे कम कीमतों पर यह ब्रेक-ईवन 2.50 गुना है ($2.73 ÷ $1.09) और माध्यिका पर 1.87 गुना ($4.16 ÷ $2.23)। GPUwithCrypto की दोनों कीमतें अपने नामित रेफ़रेंस से कम से कम 15% कम हैं (Massed Compute पर $2.73, Thunder Compute पर $1.09), इसलिए हमारा ब्रेक-ईवन भी लगभग 2.5 गुना है।
उदाहरण (मान्यता, बेंचमार्क नहीं): एक फाइन-ट्यूनिंग जॉब एक A100 80GB पर 24 घंटे लेती है। H100 SXM पर यह 7.6 घंटे लेगी अगर उसे पूरा 3.17× BF16 पीक अनुपात मिले, या 14.6 घंटे अगर उसे सिर्फ़ 1.64× बैंडविड्थ अनुपात मिले।
उसी जॉब का खर्च (24 A100-घंटे माने गए)
| कीमत का आधार | A100 80GB, 24 घंटे | H100, 7.6 घंटे (3.17× तेज़) | H100, 14.6 घंटे (1.64× तेज़) |
|---|---|---|---|
| GPUwithCrypto | $22.08 | $17.63 | $33.87 |
| कहीं और सबसे कम on-demand | $26.16 | $20.75 | $39.86 |
| माध्यिका on-demand | $53.52 | $31.62 | $60.74 |
कीमतें को जांची गईं
घंटे एक मान्यता हैं; स्पीड अनुपात NVIDIA SXM के पीक आंकड़े हैं। GPUwithCrypto प्रति मिनट बिल करता है, इसलिए 7.6 घंटे की रन का बिल 7.6 घंटे का लगता है।
A100 के बजाय H100 कब किराए पर लेना चाहिए?
H100 किराए पर लें जब इनमें से कम से कम एक सच हो:
- आप बड़े batch पर ट्रेन या फाइन-ट्यून करते हैं। Compute-bound काम 3.17× पीक अनुपात के ज़्यादा करीब चलता है, और यह अनुपात 2.5× ब्रेक-ईवन से ऊपर है।
- आप FP8 मॉडल सर्व करते हैं। FP8 Tensor Cores (1,979 TFLOPS dense) सिर्फ़ H100 में हैं।
- आपको कई GPU तेज़ी से बात कराने की ज़रूरत है। H100 SXM NVLink 900 GB/s पर चलता है, A100 पर 600 GB/s के मुकाबले।
- बिल से ज़्यादा deadline मायने रखती है।
A100 80GB किराए पर लें जब मॉडल 80 GB में फ़िट हो और काम memory-bound हो: छोटे batch पर चैट इन्फरेंस, LoRA और QLoRA रन, इवैल्यूएशन, नोटबुक। अगर 80 GB बहुत छोटा है, तो H100 बनाम H200 पढ़ें। सस्ते 48 GB कार्ड के लिए, L40S बनाम A100 पढ़ें।
H100 और A100 के बारे में सवाल
क्या H100, A100 से बेहतर है?
सिर्फ़ तब जब यह आपकी जॉब को लगभग 2.5 गुना से ज़्यादा तेज़ चलाए, जो 29 अक्टूबर 2026 की सबसे कम प्रति घंटा कीमतों का अनुपात है। NVIDIA के पीक आंकड़ों के अनुसार H100 SXM को dense BF16 मैथ में 3.17 गुना और बैंडविड्थ में 1.64 गुना मिलता है। Compute-bound ट्रेनिंग पीक पर उस सीमा को पार करती है; bandwidth-bound इन्फरेंस नहीं।
A100 की तुलना में H100 का प्रति घंटा खर्च कितना है?
29 अक्टूबर 2026 को हमें मिली सबसे कम self-serve on-demand कीमत H100 80GB के लिए $2.73 और A100 80GB के लिए $1.09 थी; माध्यिकाएं $4.16 और $2.23 थीं। GPUwithCrypto $2.32/घंटा और $0.92/घंटा चार्ज करता है, क्रिप्टो में भुगतान।
क्या A100 FP8 मॉडल चला सकता है?
यही मेमोरी का गणित है, लेकिन NVIDIA, Ampere पर FP8 को उपलब्ध नहीं बताता, इसलिए A100 में FP8 Tensor Core की रफ़्तार-बढ़त नहीं है। H100, FP8 को 1,979 dense TFLOPS पर चलाता है, जो NVIDIA के 3,958 sparse आंकड़े का आधा है।
क्या मैं Llama 3.1 70B को एक H100 या A100 पर चला सकता हूँ?
सिर्फ़ 4-bit में: × 1.2 नियम के साथ लगभग 42 GB, जो एक 80 GB कार्ड में आ जाता है। FP8 में इसे लगभग 84 GB (दो कार्ड) चाहिए और BF16 में लगभग 168 GB (तीन कार्ड)। 141 GB वाला एक H200 FP8 वर्ज़न रख लेता है।
क्या मैं crypto से और बिना KYC के H100 या A100 किराए पर ले सकता हूँ?
हाँ। GPUwithCrypto दोनों को मिनट के हिसाब से किराए पर देता है, भुगतान BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC में, बिना ID, बिना selfie और बिना कार्ड। 29 October 2026 को हमने जिन 33 GPU प्रोवाइडर जाँचे, उनमें से 14 crypto स्वीकार करते हैं, और RunPod पहले crypto भुगतान से पहले KYC माँगता है।
crypto से H100 या A100 किराए पर लें
H100 $2.32/घंटा · A100 80GB $0.92/घंटा · मिनट के हिसाब से बिलिंग · कोई KYC नहीं।
स्रोत (12)
- NVIDIA H100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 PCIe product brief (PB-11133-001) — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA announces Hopper architecture (HBM3) — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA A100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA A100 datasheet — NVIDIA (read 2026-10-29)
- Transformer Math 101 — EleutherAI (read 2026-10-29)
- Model memory anatomy — Hugging Face (read 2026-10-29)
- QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs — arXiv (read 2026-10-29)
- Llama 3.1 70B मॉडल कार्ड — Meta / Hugging Face (read 2026-10-29)
- Massed Compute pricing vm.massedcompute.com/pricing — Massed Compute (read 2026-10-29)
- Thunder Compute pricing thundercompute.com/pricing — Thunder Compute (read 2026-10-29)
- Vast.ai सार्वजनिक GPU pricing feed — Vast.ai (read 2026-10-29)