PetaPrice

Metodologia

I numeri

  • $/PFLOP·h = prezzo per ora di GPU ÷ PFLOPS di picco nella precisione scelta. Ad esempio, una H100 SXM a $2.00/h offre 0,989 PFLOPS BF16 densi, quindi costa $2.02 per PFLOP·h. Tutti i valori di calcolo su PetaPrice sono in PFLOPS.
  • Sempre denso. I produttori citano spesso valori con sparsità 2:4, che raddoppiano il dato pubblicizzato. Training e inferenza di LLM non usano quasi mai la sparsità strutturata, quindi dimezziamo quei valori. Valori densi e sparsi non vengono mai mescolati.
  • Per le schede GeForce usiamo il throughput tensor FP16/BF16 con accumulo FP32, che è quello effettivamente usato nel training a precisione mista. NVIDIA pubblicizza le GeForce con il valore ad accumulo FP16, che è il doppio.
  • Si tratta di picchi da scheda tecnica. L'utilizzo reale dei FLOPS di un modello è di solito del 30–60%. Usa i numeri per confrontare le GPU tra loro, non per prevedere i tempi di esecuzione.
  • Due prospettive alternative: $/GB·h di VRAM (qual è il modo più economico per far stare un modello in memoria?) e $/TB/s·h di banda di memoria (la velocità di decoding degli LLM è di solito limitata dalla banda).

I prezzi

  • I prezzi provengono direttamente da ciascun provider ovunque li pubblichi: API pubbliche (Vast.ai, RunPod, Verda, Vultr, Cudo, Hyperbolic, Scaleway, OVHcloud), listini ufficiali (AWS, Azure, Oracle Cloud) o le loro pagine dei prezzi (Lambda, Nebius, Hyperstack, DigitalOcean, Together AI, Crusoe, Hot Aisle, TensorWave, Cirrascale, Seeweb). L'API multi-cloud in tempo reale di Shadeform e i cataloghi pubblici di SkyPilot coprono solo i provider senza una fonte diretta, come Google Cloud e IBM.
  • I dati si aggiornano ogni 2 ore. Ogni prezzo è normalizzato in USD per GPU all'ora. La tabella mostra anche il prezzo dell'intera istanza. I prezzi in euro sono convertiti al tasso di riferimento giornaliero della Banca centrale europea.
  • I prezzi on demand, spot (interrompibili) e riservati/con impegno non vengono mai mescolati. La vista predefinita mostra solo quelli on demand.
  • Per gli SKU degli hyperscaler viene indicata la regione più economica, con il numero delle altre regioni. Per marketplace come Vast.ai raggruppiamo gli annunci identici e mostriamo i tre più economici per configurazione.
  • Le GPU offerte dai provider ma non ancora presenti nelle nostre specifiche sono mostrate come "specifiche in arrivo" con prezzo e memoria, così il nuovo hardware compare non appena viene offerto.
  • I prezzi non includono storage, traffico in uscita e indirizzi IP, salvo che il provider li includa. I prezzi di Vast.ai includono il disco predefinito dell'host.

Scheda tecnica

Throughput denso di picco per GPU. INT8 è espresso in TOPS. Un trattino indica che la GPU non supporta nativamente quella precisione. (PFLOPS)

GPUProduttoreArchitetturaVRAMGB/sFP16 / BF16FP8FP4INT8TF32FP32FP64
GB300NVIDIABlackwell Ultra288 GB8,0002.55150.331.250.080.0013
B300 SXMNVIDIABlackwell Ultra288 GB8,0002.254.513.50.331.10.0750.0013
GB200NVIDIABlackwell186 GB8,0002.551051.250.080.045
B200 SXMNVIDIABlackwell180 GB7,7002.254.594.51.10.0750.037
H200 SXMNVIDIAHopper141 GB4,8000.9891.98—1.980.4950.0670.067
H200 NVLNVIDIAHopper141 GB4,8000.8351.67—1.670.4170.060.06
GH200NVIDIAHopper96 GB4,0000.9891.98—1.980.4950.0670.067
H100 SXMNVIDIAHopper80 GB3,3500.9891.98—1.980.4950.0670.067
H100 NVLNVIDIAHopper94 GB3,9000.8351.67—1.670.4170.060.06
H100 PCIeNVIDIAHopper80 GB2,0000.7561.51—1.510.3780.0510.051
H800 SXMNVIDIAHopper80 GB3,3500.9891.98—1.980.4950.0670.001
H20NVIDIAHopper96 GB4,0000.1480.296—0.2960.0740.0440.001
A100 SXM 80GBNVIDIAAmpere80 GB2,0390.312——0.6240.1560.01950.0195
A100 SXM 40GBNVIDIAAmpere40 GB1,5550.312——0.6240.1560.01950.0195
A100 PCIe 80GBNVIDIAAmpere80 GB1,9350.312——0.6240.1560.01950.0195
A100 PCIe 40GBNVIDIAAmpere40 GB1,5550.312——0.6240.1560.01950.0195
A800NVIDIAAmpere80 GB1,9350.312——0.6240.1560.01950.0195
L40SNVIDIAAda Lovelace48 GB8640.3620.733—0.7330.1830.09160.0014
L40NVIDIAAda Lovelace48 GB8640.1810.362—0.3620.09050.09050.0014
L4NVIDIAAda Lovelace24 GB3000.1210.242—0.2420.060.03030.0005
A40NVIDIAAmpere48 GB6960.15——0.2990.07480.03740.0006
A30NVIDIAAmpere24 GB9330.165——0.330.0820.01030.0103
A10NVIDIAAmpere24 GB6000.125——0.250.06250.03120.0005
A10GNVIDIAAmpere24 GB6000.07——0.140.0350.03120.0005
A16NVIDIAAmpere16 GB2000.018——0.0360.0090.0045—
T4NVIDIATuring16 GB3200.065——0.13—0.00810.0003
V100 SXM2 32GBNVIDIAVolta32 GB9000.125————0.01570.0078
V100 SXM2 16GBNVIDIAVolta16 GB9000.125————0.01570.0078
V100 PCIeNVIDIAVolta16 GB9000.112————0.0140.007
V100S PCIeNVIDIAVolta32 GB1,1340.13————0.01640.0082
P100NVIDIAPascal16 GB7320.0187————0.00930.0047
RTX PRO 6000 BlackwellNVIDIABlackwell96 GB1,7920.5041.012.021.010.1260.1260.002
RTX 6000 AdaNVIDIAAda Lovelace48 GB9600.3640.729—0.7290.1820.09110.0014
RTX 5000 AdaNVIDIAAda Lovelace32 GB5760.2610.522—0.5220.1310.06530.001
RTX 4000 AdaNVIDIAAda Lovelace20 GB3600.08180.164—0.1640.04090.02670.0004
RTX A6000NVIDIAAmpere48 GB7680.155——0.310.07740.03870.0006
RTX A5000NVIDIAAmpere24 GB7680.111——0.2220.05560.02780.0004
RTX A4500NVIDIAAmpere20 GB6400.0946——0.1890.04730.02370.0004
RTX A4000NVIDIAAmpere16 GB4480.0767——0.1530.03840.01920.0003
RTX PRO 5000 BlackwellNVIDIABlackwell48 GB1,3440.2680.5351.070.5350.0670.07370.0012
RTX PRO 4000 BlackwellNVIDIABlackwell24 GB6720.1470.2940.5890.2940.0370.04690.0007
RTX 5880 AdaNVIDIAAda Lovelace48 GB9600.2770.555—0.5550.1390.06930.0011
RTX PRO 4500 BlackwellNVIDIABlackwell32 GB8960.2110.4220.8430.4220.0530.05490.0009
RTX 4000 SFF AdaNVIDIAAda Lovelace20 GB2800.07670.153—0.1530.03840.01920.0003
Quadro RTX 6000NVIDIATuring24 GB6720.131——0.261—0.01630.0005
RTX 2000 AdaNVIDIAAda Lovelace16 GB2240.0480.096—0.0960.0240.0120.0002
RTX A2000NVIDIAAmpere12 GB2880.032——0.0640.0160.0080.0001
Quadro RTX 8000NVIDIATuring48 GB6720.131——0.261—0.01630.0005
RTX 5090NVIDIABlackwell32 GB1,7920.2090.4191.680.8380.1050.1050.0016
RTX 5080NVIDIABlackwell16 GB9600.1130.2250.90.450.05630.05630.0009
RTX 5070 TiNVIDIABlackwell16 GB8960.08790.1760.7030.3520.04390.04390.0007
RTX 4090NVIDIAAda Lovelace24 GB1,0080.1650.33—0.6610.08260.08260.0013
RTX 4080 SUPERNVIDIAAda Lovelace16 GB7360.1040.209—0.4180.05220.05220.0008
RTX 4080NVIDIAAda Lovelace16 GB7170.09750.195—0.390.04870.04870.0008
RTX 4070 TiNVIDIAAda Lovelace12 GB5040.08020.16—0.3210.04010.04010.0006
RTX 4070NVIDIAAda Lovelace12 GB5040.05830.117—0.2330.02910.02910.0005
RTX 4060 TiNVIDIAAda Lovelace16 GB2880.04410.0883—0.1770.02210.02210.0003
RTX 3090 TiNVIDIAAmpere24 GB1,0080.08——0.320.040.040.0006
RTX 3090NVIDIAAmpere24 GB9360.071——0.2840.03560.03560.0006
RTX 3080 TiNVIDIAAmpere12 GB9120.0682——0.2730.03410.03410.0005
RTX 3080NVIDIAAmpere10 GB7600.0595——0.2380.02980.02980.0005
RTX 3070NVIDIAAmpere8 GB4480.0406——0.1630.02030.02030.0003
RTX 3060NVIDIAAmpere12 GB3600.0254——0.1020.01270.01270.0002
RTX 2080 TiNVIDIATuring11 GB6160.0538——0.215—0.01340.0004
RTX 4090DNVIDIAAda Lovelace24 GB1,0080.1470.294—0.5880.07350.07350.0011
RTX 5060 TiNVIDIABlackwell16 GB4480.04740.09490.380.190.02370.02370.0004
RTX 4070 SUPERNVIDIAAda Lovelace12 GB5040.0710.142—0.2840.03550.03550.0006
RTX 3070 TiNVIDIAAmpere8 GB6080.0435——0.1740.02170.02170.0003
RTX 3060 TiNVIDIAAmpere8 GB4480.0324——0.130.01620.01620.0003
Titan RTXNVIDIATuring24 GB6720.131——0.261—0.01630.0005
Instinct MI355XAMDCDNA 4288 GB8,0002.525.0310.15.03—0.1570.0786
Instinct MI350XAMDCDNA 4288 GB8,0002.314.619.234.61—0.1440.0721
Instinct MI325XAMDCDNA 3256 GB6,0001.312.61—2.610.6540.1630.163
Instinct MI300XAMDCDNA 3192 GB5,3001.312.61—2.610.6540.1630.163
Instinct MI250XAMDCDNA 2128 GB3,2770.383——0.383—0.09570.0957
Instinct MI250AMDCDNA 2128 GB3,2770.362——0.362—0.09050.0905
Instinct MI210AMDCDNA 264 GB1,6380.181——0.181—0.04530.0453
Instinct MI100AMDCDNA32 GB1,2290.185——0.185—0.04610.0115
Radeon PRO W7900AMDRDNA 348 GB8640.123——0.123—0.06130.0019
Radeon RX 7900 XTXAMDRDNA 324 GB9600.123——0.123—0.06140.0019
Gaudi 3IntelGaudi128 GB3,7001.831.83———0.0287—
Gaudi 2IntelGaudi96 GB2,4500.4320.865———0.011—
Data Center GPU Max 1550IntelXe-HPC128 GB3,2770.839——1.680.4190.05240.0524
TPU v6e (Trillium)Google TPUTPU32 GB1,6400.918——1.84———
TPU v5pGoogle TPUTPU95 GB2,7650.459——0.918———
TPU v5eGoogle TPUTPU16 GB8190.197——0.394———
Trainium2AWS TrainiumTrainium96 GB2,9000.6671.3———0.181—
TrainiumAWS TrainiumTrainium32 GB8200.190.19———0.0475—
Inferentia2AWS TrainiumInferentia32 GB8200.190.19—0.38—0.0475—