तुरंत जवाब
AI के लिए RTX 5090 vs H100: सस्ता कार्ड कब काफी है?
AI के लिए RTX 5090 vs H100: सस्ता कार्ड तब काफी है जब आपका मॉडल, context और batch 32 GB में फिट हों: 7B–8B LLM inference और LoRA, SDXL और FLUX इमेज जनरेशन। 70B मॉडल, NVLink ट्रेनिंग या 32 GB से ऊपर किसी भी चीज़ के लिए H100 किराए पर लें। 29 अक्टूबर 2026 तक, हमें जो सबसे कम on-demand कीमतें मिलीं, उन पर H100 प्रति घंटा 5.5 गुना अधिक महंगा था। GPUwithCrypto RTX 5090 को $0.42/घंटा पर किराए पर देता है, crypto में भुगतान, कोई KYC नहीं।
RTX 5090 और H100 के specs की तुलना कैसे होती है?
NVIDIA के आधिकारिक figures, 29 अक्टूबर 2026 को पढ़े गए। Tensor figures dense peak TFLOPS हैं। GeForce कार्डों में दो Tensor दरें होती हैं; तालिका FP32 accumulate का उपयोग करती है, वह दर जो mixed-precision ट्रेनिंग और FP8 inference kernels उपयोग करते हैं। Peak figures benchmarks नहीं हैं।
| Spec | GeForce RTX 5090 | H100 SXM | H100 PCIe |
|---|---|---|---|
| आर्किटेक्चर | Blackwell | Hopper | Hopper |
| मेमोरी | 32 GB GDDR7 | 80 GB HBM3 | 80 GB HBM2e |
| मेमोरी बैंडविड्थ | 1,792 GB/s | 3,350 GB/s | 2,000 GB/s |
| FP16 / BF16 Tensor, dense | 209.5 TFLOPS | 989.5 TFLOPS (d) | — |
| FP8 Tensor, dense | 419 TFLOPS | 1,979 TFLOPS (d) | — |
| FP4 Tensor, dense | 1,676 TFLOPS | — | — |
| NVLink | NVIDIA द्वारा सूचीबद्ध नहीं | 900 GB/s | 600 GB/s (bridge) |
| PCIe | Gen5 | Gen5 | Gen5 |
| अधिकतम पावर | 575 W (कुल ग्राफ़िक्स पावर) | 700 W | 350 W |
| लॉन्च | 2025 | 2022 | 2022 |
(d) = NVIDIA H100 Tensor मान केवल sparsity के साथ छापता है; dense = ÷ 2। FP16 accumulate के साथ RTX 5090 दोगुना हो जाता है (FP16 419, FP8 838 TFLOPS dense)। 5090 के लिए NVIDIA का '3,352 AI TOPS' sparse FP4 है। कोई भी वर्तमान आधिकारिक पेज H100 PCIe Tensor मान dense या sparse के रूप में नहीं देता।
H100, RTX 5090 से कितना तेज़ है?
Peak पर, H100 SXM, RTX 5090 की dense BF16 और FP8 math का 4.72 गुना करता है (989.5 बनाम 209.5 और 1,979 बनाम 419 TFLOPS)। इसमें 1.87 गुना memory bandwidth (3,350 बनाम 1,792 GB/s) और 2.5 गुना memory है। ये NVIDIA के peak figures हैं, benchmarks नहीं।
RTX 5090 का एक बढ़त है: FP4 Tensor Cores (1,676 TFLOPS dense), जो Hopper में नहीं हैं। ये केवल FP4 में quantized मॉडलों के साथ मदद करते हैं।
कीमत का अंतर math के अंतर से बड़ा है। हमें जो सबसे कम on-demand कीमतें मिलीं, उन पर H100 प्रति घंटा 5.46 गुना अधिक महंगा था ($2.73 ÷ $0.50); median पर, 4.95 गुना ($4.16 ÷ $0.84)। प्रति डॉलर, RTX 5090 सबसे कम कीमतों पर 16% अधिक peak BF16 math देता है (419 बनाम 362 TFLOPS प्रति $/hour) और median पर 5% अधिक।
कौन से मॉडल 32 GB में फिट होते हैं, और किन्हें H100 चाहिए?
Inference के लिए अनुमानित नियम: memory ≈ parameters (billions) × प्रति parameter bytes × 1.2, BF16 के लिए 2 bytes, FP8 के लिए 1 और 4-bit के लिए 0.5 (EleutherAI)। लंबे contexts KV cache जोड़ते हैं: BF16 में Llama 3.1 8B के लिए प्रति token 128 KiB। सूत्र: VRAM guide।
| Model और task | ज़रूरी मेमोरी | RTX 5090 32GB | H100 80GB |
|---|---|---|---|
| SDXL 1.0 base, FP16 | 7 GB weights | 1 GPU | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], FP8 | 12 GB वेट्स | 1 GPU | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], BF16 | 24 GB वेट्स + टेक्स्ट एनकोडर | 1 GPU, एनकोडर CPU पर offload | 1 GPU |
| FLUX.1 [dev], LoRA fine-tune | 28.8 GB | 1 GPU, तंग | 1 GPU |
| Mistral 7B, BF16 | 17.5 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, BF16 | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, LoRA fine-tune | 19.2 GB | 1 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 8B, BF16 + एक 128K-token context | 16 + 17.2 = 33.2 GB | केवल FP8 KV cache के साथ (≈ 24.6 GB) | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, 4-bit | 42 GB | 2 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, QLoRA फाइन-ट्यून | 52.5 GB | 2 GPU | 1 GPU |
| Llama 3.1 70B, FP8 | 84 GB | 3 GPU | 2 GPU |
सामान्य fit = उन कार्डों की संख्या जिनकी कुल मेमोरी अनुमान को समेटती है; यह multi-GPU overhead और ड्राइवर द्वारा आरक्षित मेमोरी को नज़रअंदाज़ करता है। FLUX.1 pipelines T5-XXL, CLIP-L और एक VAE भी लोड करती हैं (12B गिनती में नहीं); इन्हें steps के बीच CPU पर offload किया जा सकता है। FP8 KV cache cache का आकार आधा कर देता है। LoRA planning = 2 bytes प्रति parameter × 1.2; QLoRA ≈ 0.75 GB प्रति अरब parameters।
RTX 5090 और H100 की प्रति घंटा कीमत कितनी है?
प्रति GPU-घंटा, USD। 'Lowest' और 'median' GPUwithCrypto के 29 अक्टूबर 2026 के मूल्य जाँच से self-serve on-demand सूची मूल्य हैं; spot और marketplace मूल्य शामिल नहीं हैं। Vast.ai एक marketplace है, जिसे अलग दिखाया गया है। सभी GPUs: pricing.
| GPU | GPUwithCrypto | कहीं और सबसे कम on-demand | माध्यिका on-demand | जांचे गए प्रोवाइडर | Vast.ai का सबसे कम ऑफ़र |
|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5090 32GB | $0.42/घंटा | $0.50 (Salad, High Priority) | $0.84 | 3 | $0.39 |
| H100 80GB | $2.32/घंटा | $2.73 (Massed Compute) | $4.16 | 16 | $1.73 (H100 SXM) |
कीमतें को जांची गईं
Salad अपनी खुद की मूल्य-परिवर्तन सूचना के अनुसार 1 नवंबर 2026 को अपनी RTX 5090 High Priority कीमत $0.60 कर देता है। तीन RTX 5090 प्रदाता हैं Salad, Spheron ($0.84) और RunPod ($1.19)। Vast.ai के आंकड़े: Vast.ai का सार्वजनिक price feed, 29 अक्टूबर 2026 को सबसे सस्ता किराए पर उपलब्ध ऑफर।
हर एक पर एक GB VRAM का प्रति घंटा खर्च कितना है?
GPUwithCrypto के 29 अक्टूबर 2026 के मूल्य जाँच के अनुसार, RTX 5090 मेमोरी का एक GB, H100 मेमोरी के एक GB से प्रति घंटा 54% कम खर्च करता है। गणना प्रति घंटा कीमत ÷ GB:
- RTX 5090: सबसे कम on-demand कीमत पर 1.56 सेंट प्रति GB-hour ($0.50 ÷ 32), माध्यिका पर 2.63 सेंट ($0.84 ÷ 32)।
- H100: सबसे कम कीमत पर 3.41 सेंट प्रति GB-hour ($2.73 ÷ 80), माध्यिका पर 5.20 सेंट ($4.16 ÷ 80)।
माध्यिका पर RTX 5090 प्रति GB लगभग आधा खर्च करता है। GPUwithCrypto पर वही भाग देने से $0.013 और $0.029 मिलते हैं, प्रत्येक GPU अपने नामित on-demand संदर्भ से कम से कम 15% कम कीमत पर। पेच: एक 5090 पर 32 से ज़्यादा GB आप नहीं खरीद सकते।
एक RTX 5090 बनाम एक H100 पर एक जॉब का खर्च क्या है?
32 GB में फिट होने वाले जॉब के लिए, RTX 5090 कम खर्च करता है भले ही H100 अपना पूरा peak फायदा हासिल कर ले। H100 peak पर 4.72 गुना तेज़ है लेकिन सबसे कम कीमतों पर प्रति घंटा 5.46 गुना ज़्यादा खर्च करता है और माध्यिका पर 4.95 गुना ज़्यादा। हमारी दोनों कीमतें प्रत्येक अपने नामित संदर्भों ($0.50 और $2.73) से कम से कम 15% नीचे हैं, इसलिए GPUwithCrypto पर अनुपात लगभग वही है।
कार्य-उदाहरण (मान्यता, बेंचमार्क नहीं): एक FLUX LoRA रन या एक image बैच एक RTX 5090 पर 10 घंटे लेता है। एक H100 SXM पर वह पूरे 4.72× गणितीय अनुपात पर 2.1 घंटे लेता है, या 1.87× bandwidth अनुपात पर 5.3 घंटे।
उसी जॉब की लागत (10 RTX 5090-घंटे माने गए)
| कीमत का आधार | RTX 5090, 10 घंटे | H100, 2.1 घंटे (4.72× तेज़) | H100, 5.3 घंटे (1.87× तेज़) |
|---|---|---|---|
| GPUwithCrypto | $4.20 | $4.87 | $12.30 |
| कहीं और सबसे कम on-demand | $5.00 | $5.73 | $14.47 |
| माध्यिका on-demand | $8.40 | $8.74 | $22.05 |
कीमतें को जांची गईं
घंटे एक मान्यता हैं; गति अनुपात NVIDIA के peak आंकड़े हैं (H100 SXM)। 1 नवंबर 2026 से, Salad की $0.60 RTX 5090 कीमत सबसे-कम-कीमत अनुपात को 4.55 तक नीचे ले आती है, जो 4.72 peak अनुपात से नीचे है।
मुझे इसके बजाय H100 कब चाहिए?
H100 तब किराए पर लें जब सस्ता कार्ड मेमोरी से या GPUs के बीच लिंक से बाहर हो जाए:
- एक GPU पर 32 GB से ज़्यादा के मॉडल: 4-bit में Llama 3.1 70B (42 GB), 70B पर QLoRA (52.5 GB), BF16 cache में लंबे contexts वाले 8B मॉडल।
- Multi-GPU ट्रेनिंग: H100 SXM NVLink 900 GB/s पर चलता है। NVIDIA का RTX 5090 पेज NVLink का ज़िक्र नहीं करता, इसलिए multi-GPU काम PCIe Gen5 पर योजना बनाएँ।
- बड़े-batch सर्विंग या समय-सीमा पर ट्रेनिंग: dense peak गणित का 4.72 गुना।
RTX 5090 ComfyUI, SDXL, FLUX, 32 GB में फिट होने वाले video मॉडल, 7B–8B chat मॉडल और LoRA रन के लिए किराए पर लें। ComfyUI और Flux के लिए सर्वश्रेष्ठ GPU देखें। H100 से कम कीमत पर 80 GB के लिए, H100 बनाम A100 पढ़ें।
RTX 5090 और H100 के बारे में प्रश्न
क्या RTX 5090 AI के लिए अच्छा है?
हाँ, 32 GB में फिट होने वाले काम के लिए: 7B–8B LLM inference और LoRA, SDXL और FLUX image generation। इसमें 209.5 dense BF16 TFLOPS, 419 dense FP8 TFLOPS और FP4 Tensor Cores हैं, 29 अक्टूबर 2026 को H100 की प्रति घंटा कीमत के लगभग पाँचवें हिस्से पर।
क्या एक RTX 5090 Llama 3.1 70B चला सकता है?
एक कार्ड पर नहीं। 4-bit में इसे लगभग 42 GB चाहिए, यानी दो RTX 5090; FP8 में लगभग 84 GB, यानी तीन। एक H100 80GB 4-bit वाला संस्करण चलाता है।
क्या RTX 5090 H100 से तेज़ है?
नहीं। NVIDIA के peak आंकड़े H100 SXM को dense BF16 और FP8 गणित में 4.72 गुना और bandwidth में 1.87 गुना देते हैं। 5090 में FP4 Tensor Cores हैं, जो H100 में नहीं हैं, और यह प्रति घंटा कहीं कम खर्च करता है।
एक RTX 5090 किराए पर लेने में प्रति घंटा कितना खर्च होता है?
29 अक्टूबर 2026 को हमें जो सबसे कम self-serve on-demand कीमत मिली वह $0.50 थी (Salad, 1 नवंबर को $0.60 हो जाती है) और 3 प्रदाताओं की माध्यिका $0.84 थी। Vast.ai के सार्वजनिक price feed ने सबसे कम marketplace ऑफर $0.39 दिखाया। GPUwithCrypto $0.42/घंटा लेता है।
क्या मैं crypto से RTX 5090 किराए पर ले सकता हूँ?
हाँ। GPUwithCrypto इसे BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR में किराए पर देता है, बिना KYC और बिना कार्ड। on-demand RTX 5090 कीमत वाले बाकी तीन प्रदाता भी crypto लेते हैं: Salad, Spheron, और RunPod, जो पहले crypto भुगतान से पहले KYC माँगता है।
crypto से RTX 5090 या H100 किराए पर लें
RTX 5090 $0.42/घंटा · H100 $2.32/घंटा · प्रति मिनट बिल · कोई KYC नहीं।
स्रोत (11)
- NVIDIA GeForce RTX 5090 — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA RTX Blackwell GPU architecture whitepaper — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 Tensor Core GPU — NVIDIA (read 2026-10-29)
- NVIDIA H100 PCIe product brief (PB-11133-001) — NVIDIA (read 2026-10-29)
- Transformer Math 101 — EleutherAI (read 2026-10-29)
- The Llama 3 Herd of Models (Table 3) — arXiv (read 2026-10-29)
- FLUX.1 [dev] मॉडल कार्ड — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
- SDXL 1.0 announcement — Stability AI (read 2026-10-29)
- SaladCloud मूल्य परिवर्तन, नवंबर 2026 blog.salad.com/saladcloud-price-changes-november-2026 — Salad (read 2026-10-29)
- Massed Compute pricing vm.massedcompute.com/pricing — Massed Compute (read 2026-10-29)
- Vast.ai सार्वजनिक GPU pricing feed — Vast.ai (read 2026-10-29)