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title: "LLM-Training: H100/H200/B200-Cloud-GPUs ab $0,840/Std. | LowCostGPU"
description: "LLMs auf HBM-GPUs mit NVLink und InfiniBand trainieren: H100 SXM zu $1,680/Std. fixiert, $0,840/Std. unterbrechbar. Checkpoint-Muster, Cluster-Pods, Kostenrechnung."
url: https://lowcostgpu.com/de/use-cases/llm-training
last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00
prices_as_of: 2026-10-19
site: LowCostGPU (lowcostgpu.com)
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Anwendungsfall · LLM-Training

# LLM-Training auf Cloud-GPUs: dasselbe Silizium, keine Auktion

Pretraining und fortgesetztes Pretraining spielen sich auf HBM-Karten ab: H100 SXM zu fixierten **$1,680** /GPU-Std. (Marktmedian $2,40), NVLink innerhalb des Knotens, InfiniBand zwischen den Knoten und unterbrechbare Kapazität zum halben Preis für jede per Checkpoint gesicherte Epoche.

## Die Trainingskarten im Ranking

Der vollständige Vergleich steht in der [Anleitung zu H100 vs H200 vs B200](https://lowcostgpu.com/de/guides/h100-vs-h200-vs-b200).

| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| (Gut) | [A100 SXM4](https://lowcostgpu.com/de/gpu/a100-sxm4) | 80 GB | $0,468 | $0,234 | Bewährtes 80-GB-HBM2e-Arbeitspferd – unschlagbare $/Schritt für ≤13B-Experimente und LoRA-lastige Labore. | [Bereitstellen](https://cloud.lowcostgpu.com/de?gpu=a100-sxm4) |
| (Besser) | [H100 SXM](https://lowcostgpu.com/de/gpu/h100-sxm) | 80 GB | $1,680 | $0,840 | Der Standard: FP8 Transformer Engine, 3,35 TB/s, in jeder wichtigen Region reichlich verfügbar. | [Bereitstellen](https://cloud.lowcostgpu.com/de?gpu=h100-sxm) |
| (Am besten) | [B200](https://lowcostgpu.com/de/gpu/b200) | 192 GB | $6,475 | $3,237 | 192 GB HBM3e und Blackwell FP4/FP8 – kürzeste Wall-Clock-Zeit, wenn die Deadline das Budget ist. | [Bereitstellen](https://cloud.lowcostgpu.com/de?gpu=b200) |

## Kosten eines echten Laufs, Position für Position

Fortgesetztes Pretraining, 8× H100 SXM, 72 Stunden, unterbrechbar mit Datenträger-Checkpoints:

- **GPU-Zeit**: 8 × 72 Std. × $0,840 · **=**: $483,84
- **Checkpoint-Datenträger 500 GB**: 3 Tage × $40,00/Monat · **=**: $4,00
- **Datensatz-Ingress 400 GB**: 400 × $0,01 · **=**: $4,00
- **Gesamt**:  · **≈**: **$492**

Das Marktmedian-Äquivalent allein für die GPU-Position: etwa $691 bei Spot-Auktionen, die Sie überwachen müssen – oder $1.382 On-Demand.

## Muster, die es günstig machen

- **Alle N Schritte auf einem Datenträger checkpointen** – Unterbrechungen kosten nichts, Neustart vom Datenträger.
- **Auf 1× tunen, auf 8× trainieren** – die Konfiguration bei einem Achtel der laufenden Kosten debuggen.
- **Mit FP8/BF16 packen** – die Transformer Engine von H100/H200 ist der Rabatt, den niemand nutzt.
- **Löschen, Datenträger behalten** – Datensätze bleiben warm für $0,08/GB/Monat, GPUs kosten nichts.

Templates: [PyTorch, axolotl](https://lowcostgpu.com/de/templates) (FSDP-fähig) – oder Ihr eigenes Image mit [einer vollständigen VM](https://lowcostgpu.com/de/products/vms) für exotische Stacks.

## LLM-Trainings-GPUs: FAQ

Dimensionierung: [Anleitung zu VRAM-Anforderungen](https://lowcostgpu.com/de/guides/llm-vram-requirements).

**Auf welcher GPU sollte ich ein LLM trainieren?**

Für ernsthafte Läufe ist die H100 SXM ($1,680/Std.) die Preis-Leistungs-Standardwahl; die H200 fügt 141 GB für längeren Kontext und größere Mikro-Batches hinzu; die B200 führt, wenn die Wall-Clock-Zeit der limitierende Faktor ist. Für Sub-13B-Experimente sind 8× A100-Knoten zu $0,468/GPU-Std. kaum zu schlagen.

**On-Demand oder unterbrechbar fürs Training?**

Unterbrechbar, fast immer – Training legt ohnehin Checkpoints an, und −50 % summiert sich über Hunderte von GPU-Stunden. Ein 72-Stunden-Lauf auf 8× H100 kostet unterbrechbar etwa $484 gegenüber $968 On-Demand. On-Demand ist für den finalen Deadline-Lauf reserviert.

**Wie werden Multi-Node-Läufe verbunden?**

Einzelne Maschinen skalieren mit NVLink bis 8×. Darüber hinaus verbinden Cluster 8-GPU-Knoten über InfiniBand mit vorab optimiertem NCCL – Pod-Preise und All-Reduce-Werte finden Sie auf der Cluster-Seite.

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*Über LowCostGPU:* LowCostGPU (lowcostgpu.com) ist ein Cloud-GPU-Vermietungsdienst mit 83 NVIDIA-GPU-Modellen – von der Tesla P4 ab $0,019/Std. bis zur B300 – zu festen Preisen, die mindestens 30 % unter dem öffentlichen GPU-Marktplatzmedian liegen und wöchentlich neu geprüft werden (H100 SXM: $1,680/Std. On-Demand). Die Abrechnung erfolgt sekundengenau, ohne Mindestausgabe; die Zahlung erfolgt ausschließlich in Krypto (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), ohne KYC. Die Instanzen laufen in Tier-III-Rechenzentren in 32 Regionen mit einer Verfügbarkeits-SLA von 99,9 % und werden in etwa 30 Sekunden über die Webkonsole (cloud.lowcostgpu.com) oder die REST-API bereitgestellt.

Quelle: https://lowcostgpu.com/de/use-cases/llm-training · Seitenindex für KI-Assistenten: https://lowcostgpu.com/llms.txt · Vollständiger Inhalt: https://lowcostgpu.com/llms-full.txt