Аренда одной и той же версии ускорителя Nvidia H100 обходится в $2,69–12,29 за GPU-час в зависимости от облачного провайдера. При непрерывной работе в течение условного 30-дневного месяца это около $1964–8972 на один ускоритель, показало воспроизводимое сравнение публичных тарифов AWS, Microsoft Azure и специализированных GPU-облаков.
Расчёт нормализует стоимость до одного ускорителя в час и сопоставляет только одинаковые версии. Это существенно: под названием H100 продаются три исполнения — SXM с 80 ГБ памяти, PCIe с 80 ГБ и NVL с 94 ГБ. Они различаются памятью, пропускной способностью и подключением к другим ускорителям, поэтому объединение всех вариантов в одну ценовую категорию искусственно увеличило бы разброс.
Для каждого провайдера авторы выбрали самый дешёвый публичный способ арендовать конкретную версию H100. В расчёт вошли тарифы без долгосрочных обязательств. Зарезервированные мощности, скидки за обязательства и спотовые предложения, которые облако может прервать, не учитывались. Не учитывалась и фактическая доступность оборудования: низкая заявленная цена не гарантирует, что ускоритель получится арендовать в нужный момент.
Читайте также
Верхняя граница относится к нормализованной стоимости H100 в конфигурации Azure ND. Сам облачный узел содержит восемь ускорителей, поэтому клиент арендует не один H100 за $12,29 в час, а всю машину примерно за $98,3 в час. При круглосуточной работе такой узел стоил бы около $71,8 тысячи за 30 дней без учёта дополнительных расходов.
Разница объясняется не только наценкой провайдера. Azure ND предоставляет на каждый ускоритель соединение InfiniBand со скоростью 400 Гбит/с и GPU Direct RDMA — прямой обмен данными между ускорителями через сеть. Такая инфраструктура нужна, когда обучение модели распределено между несколькими серверными узлами. В корпоративном облаке также оплачиваются гарантии доступности, соответствие корпоративным требованиям и возможность заранее закрепить вычислительные мощности. Дешёвый RunPod Community построен на оборудовании сторонних владельцев.
Поэтому минимальная цена не всегда означает минимальную стоимость всей задачи. Для дообучения модели на одном сервере скоростное межсерверное соединение может остаться невостребованным. При обучении на десятках узлов дешёвая аренда отдельных ускорителей уже не заменяет кластер с сопоставимой сетью. К расходам также могут добавиться хранение данных, исходящий трафик и время простоя.
Сравнение появилось на фоне повышения публичных тарифов. Usagepricing насчитал 13 повышений у восьми GPU-облаков с 14 июля по 23 октября 2026 года. RunPod дважды поднял цену H100 SXM в Secure Cloud — с $2,99 до $3,49, а затем до $3,99 в час. DeepInfra за 100 дней увеличила тариф на выделенный H100 с $1,79 до $2,90. При этом цены росли не повсеместно: отдельные провайдеры сохраняли прежние ставки или снижали тарифы на некоторые конфигурации.
Повторная сверка тарифов 9 ноября не обнаружила новых изменений относительно 30 октября у Hyperstack, RunPod, Jarvislabs, Modal, Together AI, DigitalOcean и CoreWeave. Практический вывод для компаний, планирующих обучение или инференс моделей, состоит не в выборе самой дешёвой строки: бюджет нужно считать для всей задачи, включая минимальный размер арендуемого узла, сеть, хранение, трафик, возможные прерывания и реальную доступность ускорителей.
