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A100 vs H100 pour le fine-tuning (2026) : coût par run, pas par heure

Mêmes 80 GB, ×2,7 sur le prix horaire : la H100 bat l’A100 en coût total si un LoRA, QLoRA ou fine-tune complet va assez vite — prix en direct, seuil de rentabilité.

8 min de lecture Publié le 2026-09-03 Mis à jour le 2026-09-03 prix en direct depuis la fiche de prix

A100 vs H100 pour le fine-tuning (2026) : coût par run, pas par heure — illustration de couverture

TL;DR

  • Louez la H100 seulement quand elle termine la tâche plus vite que le ratio de prix entre les deux cartes ; sinon, la A100 revient moins cher par run.
  • Sur LowCostGPU, ce ratio est de $1,680 contre $0,468 par heure, alors que les runs BF16 LoRA et QLoRA n’atteignent que 1,7-2,2×.
  • Les deux cartes ont 80 GB, la capacité n’est donc jamais le facteur décisif ; la H100 apporte 3,35 contre 2,0 TB/s de bande passante et le FP8.
  • Les fine-tunes complets en FP8 gagnent 2,5-3× et font pencher la décision vers la H100 ; sans FP8 activé, vous ne payez que pour la bande passante.

La règle du seuil de rentabilité

Les deux cartes ont 80 GB, le choix n’est donc jamais une question de capacité — c’est une question de dollars par run terminé. Aujourd’hui, la H100 SXM coûte $1,680/h et la A100 SXM4 $0,468/h : un ratio de 3,59×. La règle qui tranche pour chaque job :

louez la H100 si speedup(H100 / A100) > 3,59, sinon louez l’A100

Sous cette ligne, les accélérations rendent l’A100 moins chère par run même si la H100 est plus rapide ; au-dessus, la H100 est à la fois plus rapide et moins chère. Le ratio évolue avec la revérification hebdomadaire des prix — le chiffre ci-dessus est en direct.

Ce qui diffère réellement

A100 SXM4 80 GBH100 SXM 80 GBPourquoi c’est important pour le fine-tuning
Mémoire80 GB HBM2e80 GB HBM3Capacité identique — les mêmes modèles tiennent
Bande passante2,0 TB/s3,35 TB/sLes étapes d’optimiseur et l’attention sont limitées par la bande passante : ~1,6× rien que pour cela
BF16 tensor (dense)312 TFLOPS990 TFLOPSLes couches limitées par le calcul passent à l’échelle ; les petits batches saturent rarement l’une ou l’autre
FP8—Transformer EngineLa vraie arme de la H100 : 2,5–3× sur les fine-tunes complets qui l’utilisent
NVLink600 GB/s900 GB/sLes all-gathers FSDP multi-GPU comptent au-delà de 2 cartes
Prix aujourd’hui$0,468/h$1,680/hRatio 3,59× — le seuil de rentabilité

Cinq jobs de fine-tuning, chiffrés

Durée réelle indicative sur l’A100 et accélération que la plupart des équipes mesurent sur une H100 pour la même recette. Les colonnes de coût utilisent les prix à la demande du jour ; la capacité interruptible divise les deux par deux — les fine-tunes font des checkpoints, alors autant en profiter.

TâcheConfigurationHeures A100Accélération H100Coût A100Coût H100Moins cher
QLoRA, Llama 3.1 8B, 10k pairesCalcul BF16, base 4 bits1,5 h1,8× $0,70$1,40 A100 (50 % de moins)
LoRA, Llama 3.1 70B (base 4-bit)une seule carte, 48 GB utilisés3 h2,0× $1,40$2,52 A100 (44 % de moins)
Fine-tune complet, 8B, BF16Nœud 8×, FSDP6 h2,2× $22,46$36,65 A100 (39 % de moins)
Fine-tune complet, 8B, FP8 (Transformer Engine)Nœud 8×, FSDP6 h3,0× $22,46$26,88 A100 (16 % de moins)
Passe DPO / RLHF, 8Bpolitique + référence2,5 h2,4× $1,17$1,75 A100 (33 % de moins)

La tendance est cohérente : les méthodes à adaptateurs en BF16 favorisent l’A100 ; tout ce qui fait appel au FP8 ou tourne assez longtemps pour que la bande passante domine favorise la H100. La durée réelle tranche en cas d’égalité — un run H100 qui coûte 10 % de plus mais termine un jour plus tôt est généralement le bon choix face à une échéance.

Tableau de décision

Ce que vous faitesLouezPourquoi
QLoRA / LoRA sur ≤13B, BF16RTX 4090 ou A100 PCIeTient en 24–80 GB ; accélérations sous le seuil de rentabilité
LoRA sur 70B (base 4-bit), une seule carteA100 SXM4Limité par la bande passante, mais l’accélération de 2× reste sous 3,6×
Fine-tune complet, BF16, multi-GPUA100 SXM4, sauf contrainte de délai≈2,2× d’accélération est proche du seuil — choisissez selon la durée réelle
Fine-tune complet avec FP8 (TE, NeMo, TorchAO)H100 SXMAccélération de 2,5–3×, largement supérieure au ratio de prix
Longueurs de séquence ≥32k ou micro-batches importantsH100 SXM (ou H200)Bande passante mémoire et, sur la H200, 141 GB

Rendre chaque carte moins chère

  • Passez en interruptible. Chaque job ci-dessus utilise des checkpoints ; le −50 % fixe fait passer une A100 à $0,234/h et une H100 à $0,840/h.
  • Activez FP8 avant de louer une H100. Sans cela, vous ne payez que pour la bande passante ; avec cela, la H100 justifie son prix.
  • Réglez sur 1×, entraînez sur 8×. Déboguez la configuration sur une seule carte, au huitième du rythme de consommation, puis passez à l’échelle.
  • Jeux de données et checkpoints sur un volume à $0,08/GB/mois — l’instance d’entraînement reste jetable.
  • Comparez les voisines. H100 SXM vs A100 SXM4 et le duo PCIe maintiennent des chiffres en direct ; le guide QLoRA donne la configuration axolotl exacte.

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