Prix du NVIDIA H100 : location et coût total

Le prix du NVIDIA H100 dépend de sa variante, du nombre de GPU loués et des services inclus. Le 19 octobre 2026, Lambda affichait 3,29 $ par GPU et par heure pour une instance avec un H100 PCIe, et 4,29 $ pour une instance avec un H100 SXM. Modal facturait le temps GPU H100 SXM5 à 0,001097 $ par seconde, soit environ 3,95 $ par heure, avec des frais distincts pour les autres ressources. Le tableau ci-dessous présente les liens des fournisseurs et les unités de facturation.

Ces exemples sont datés. Ils ne représentent ni le prix minimum du marché ni une garantie de disponibilité. Pour comparer les offres, estimez la facture complète d'une tâche qui répond à vos exigences. Ce guide présente les unités, les options d'achat et les calculs à vérifier avant de louer ou d'acheter du matériel H100.

Que comprend le prix d'un H100 ?

Une heure GPU correspond à un GPU alloué pendant une heure. Huit GPU utilisés pendant dix heures représentent 80 heures GPU, même si seulement dix heures se sont écoulées. Si le fournisseur affiche le tarif de l'instance complète, multipliez ce tarif par la durée une seule fois. Le multiplier aussi par le nombre de GPU compterait le matériel deux fois.

Une machine virtuelle peut regrouper l'accès GPU, les cœurs CPU, la mémoire système et le stockage local. Une plateforme serverless peut facturer ces ressources séparément. Dans les deux cas, les règles de facturation déterminent le coût final : démarrage, durée d'exécution sans activité, stockage persistant, transferts de données et assistance peuvent entrer en compte.

Vérifiez la variante du H100

Les configurations H100 PCIe, SXM et NVL ne sont pas interchangeables. Les caractéristiques H100 de NVIDIA indiquent 80 Go de mémoire GPU pour SXM et 94 Go par GPU pour NVL, avec des caractéristiques différentes d'alimentation et d'interconnexion. Une offre PCIe de 80 Go constitue une autre configuration à identifier précisément. Demandez si l'offre porte sur un GPU entier, une partition ou un système à plusieurs GPU.

La mémoire de plusieurs GPU ne forme pas automatiquement un espace unique utilisable par toute application. La capacité à exécuter un modèle dépend aussi de la précision, des activations, des états de l'optimiseur, de la longueur des séquences et de la parallélisation logicielle. Notre guide des accélérateurs d'IA présente les principales options matérielles. Définissez ces besoins avant de comparer les tarifs horaires.

Exemples de prix du H100 dans le cloud

Les prix ci-dessous ont été vérifiés le 19 octobre 2026 et sont exprimés en dollars américains. Ils illustrent différentes configurations et différents services. Ils n'établissent ni des performances équivalentes, ni une disponibilité, ni un classement du fournisseur le moins cher. Confirmez les taxes, la région, les conditions du compte et le prix au lancement avant de vous engager.

Fournisseur et configuration	Tarif affiché	Unité de facturation	Points à vérifier
Lambda : 1× H100 PCIe, 80 Go	3,29 $	Par GPU et par heure ; instance à un GPU	Ressources hôtes, stockage, taxes, disponibilité
Lambda : 1× H100 SXM, 80 Go	4,29 $	Par GPU et par heure ; instance à un GPU	Configuration exacte et disponibilité
Lambda : 8× H100 SXM, 80 Go chacun	3,99 $ par GPU ; 31,92 $ pour huit	Par heure ; l'instance complète possède huit GPU	Prévoir le coût de l'instance entière
Runpod Pods : H100 PCIe, 80 Go	2,89 $	Tarif horaire affiché par GPU	Devis au lancement, région, ressources hôtes, stockage, taxes
Runpod Pods : H100 SXM, 80 Go	3,99 $	Tarif horaire affiché par GPU	Devis au lancement et configuration disponible
Runpod Pods : H100 NVL, 94 Go	3,19 $	Tarif horaire affiché par GPU	Nombre de GPU et interconnexion ; ne désigne pas une paire de GPU
Modal : tâches GPU H100 SXM5	0,001097 $/seconde, soit environ 3,95 $/heure	Composante GPU uniquement	CPU, mémoire, stockage, transferts sortants, forfait et options d'exécution
AWS EC2 P5	Chiffrer l'instance et la région choisies	Instance, sans tarif H100 universel	Système d'exploitation, option d'achat, stockage, transferts, disponibilité

Les exemples Runpod ci-dessus proviennent des tarifs publics de Pods, pas d'une offre spot ni d'un tarif de worker Serverless. La documentation tarifaire des Pods demande de vérifier le devis au lancement et précise que le stockage peut rester facturable après l'arrêt d'un Pod. Incluez ces frais dans la comparaison avec une instance regroupant plusieurs ressources.

Lambda décrit une facturation à la minute et indique les taxes applicables séparément. Son tarif pour huit GPU ne doit pas être présenté comme le prix d'une location à un seul GPU. Le montant horaire de Modal est une conversion de son tarif GPU à la seconde, pas un devis d'instance tout compris.

Chez AWS, le tableau des caractéristiques P5 indique un H100 pour p5.4xlarge et huit pour p5.48xlarge. Les variantes P5e et P5en utilisent des H200. Vérifiez le nom exact de l'instance au lieu de ranger toute la famille P5 sous la tarification H100.

Choisir un modèle tarifaire selon votre usage

Instances à la demande

L'accès à la demande convient aux expérimentations, aux tâches intermittentes et à la mesure d'une charge de travail avant un engagement. Relevez la durée minimale facturable et l'événement qui arrête les frais de calcul. La fin d'un script n'arrête pas nécessairement l'instance. Vérifiez aussi si le stockage reste facturable après son arrêt ou sa suppression.

Engagements et capacité réservée

Un tarif horaire inférieur peut coûter plus cher si vous payez des heures inutilisées. Comparez le montant total de l'engagement avec le coût à la demande des heures que vous prévoyez d'utiliser, en tenant compte de la saisonnalité et des évolutions du projet. Une remise dépend du contrat ; aucun pourcentage fixe ne s'applique à tous les déploiements H100.

Une réduction tarifaire et une garantie de capacité sont deux choses distinctes. La FAQ AWS Savings Plans précise que les Savings Plans ne réservent pas de capacité. Quel que soit le fournisseur, demandez à l'équipe commerciale quelle capacité est réservée, où, pour quelle durée et selon quelles conditions d'annulation ou d'interruption.

Services spot et serverless

La capacité spot ou interruptible peut convenir à des tâches dont les mécanismes de sauvegarde et de reprise ont été testés. Intégrez le travail à refaire et la durée de récupération au budget. Un tarif affiché inférieur ne garantit pas un coût moindre pour terminer une tâche.

Le terme serverless décrit un mode d'exécution, sans imposer une unité de facturation. Un service peut facturer des secondes GPU, des requêtes ou des tokens. La page tarifaire de Modal inclut le chargement de l'application, le traitement et la période d'inactivité configurée du conteneur dans le temps facturable. Le choix de la région et l'exécution non préemptible peuvent modifier les tarifs de base. Vérifiez ces options avant de comparer le prix GPU à celui d'une instance dédiée.

Région, réseau et disponibilité au redémarrage

Comparez la même configuration dans les régions utilisables pour votre projet. Un tarif GPU inférieur peut être compensé par les transferts de données, un autre ensemble de ressources CPU ou mémoire, ou une interconnexion inadaptée à une tâche multi-GPU. Notez où seront placés les données et le calcul, puis vérifiez le devis régional complet. Aucune remise régionale fixe ne s'applique de façon fiable à tous les fournisseurs.

Distinguez aussi la capacité disponible maintenant de celle qui le sera après un arrêt. Les instructions de redémarrage de Runpod expliquent que l'arrêt d'un Pod libère son emplacement GPU, qu'un autre client peut occuper. Testez la reprise et prévoyez l'accès au stockage, le temps de migration et une configuration de repli avant de compter sur des arrêts et redémarrages programmés.

Calculer le coût complet d'une tâche H100

Pour un tarif exprimé par GPU et par heure, le calcul de départ est :

Coût du calcul = nombre de GPU × heures facturables × tarif par GPU et par heure.

Par exemple, huit H100 SXM au tarif de 3,99 $ par GPU figurant dans le tableau, pendant dix heures facturables, coûtent 319,20 $ avant frais supplémentaires et taxes applicables. Il s'agit d'un calcul à partir d'un tarif daté, pas d'un benchmark ni d'un budget d'entraînement garanti. Ce montant ne permet pas de savoir quel modèle terminera son traitement en dix heures.

Ajoutez les frais qui ne sont pas déjà inclus. Une estimation pratique doit couvrir :

• Ressources hôtes : CPU et RAM facturés séparément, le cas échéant.
• Stockage : jeux de données, points de contrôle, résultats, instantanés et conservation entre les exécutions.
• Réseau : transferts de données, adresses publiques et éventuels services de réseau privé.
• Logiciels et exploitation : licences, orchestration, supervision, assistance et temps de travail de l'équipe.
• Conditions commerciales : taxes, conversion de devises, dépenses minimales et engagements inutilisés.

Conservez une estimation datée précisant le fournisseur, la région, le nom de l'instance, le nombre de GPU et les hypothèses. Configurez une alerte budgétaire, puis vérifiez si elle se contente de vous prévenir ou limite effectivement les dépenses. Comparez la première facture à l'utilisation mesurée avant d'augmenter la capacité.

Un exemple simple de seuil de rentabilité

Supposons deux offres par ailleurs identiques : 4 $ par heure à la demande, ou 2,80 $ par heure avec un engagement couvrant les 720 heures d'un mois de 30 jours. Ces montants sont des hypothèses, pas des devis de fournisseurs. L'engagement coûte 2 016 $. Divisé par 4 $, ce montant correspond à 504 heures, soit 70 % du mois.

Avec ces hypothèses, l'accès à la demande coûte moins cher en dessous de 504 heures facturables ; l'engagement coûte moins cher au-delà. Les conclusions changent avec les tarifs, la capacité nécessaire, les modalités de paiement ou l'utilisation. Un taux d'utilisation observé de 70 % ne constitue pas une recommandation universelle de réserver des H100.

Acheter un H100 : demander un devis pour le système complet

Aucun prix d'achat unique ne décrit toutes les cartes, tous les modules et tous les serveurs H100. Demandez un devis daté précisant la référence exacte, la quantité, l'état du matériel, la garantie, l'assistance, les taxes et les modalités de livraison. Vérifiez s'il porte sur l'accélérateur seul ou sur un serveur opérationnel. Un module SXM nécessite une plateforme compatible ; il ne s'installe pas comme une carte graphique standard de PC.

Comparez la possession sur une période définie. Incluez le système hôte, le réseau, le stockage, l'installation, l'électricité, le refroidissement, la maintenance, les indisponibilités et le travail de l'équipe. Tenez ensuite compte d'une éventuelle valeur de revente justifiable. Rapportez le coût à une capacité utile réaliste, plutôt qu'à un fonctionnement théorique continu. Notre guide du calcul GPU aide à relier le matériel à la tâche.

La location peut convenir à une demande incertaine ou à des besoins matériels qui évoluent. L'achat mérite d'être étudié si des tâches soutenues, des installations adaptées et les moyens d'exploitation le justifient. Aucune option ne garantit un amortissement en huit mois ou un pourcentage fixe d'économies.

Si vous envisagez un système complet à huit GPU, notre guide du NVIDIA DGX H100 distingue les caractéristiques et les coûts d'exploitation du système du prix d'un accélérateur seul.

Comparer le coût par résultat utile

Pour l'entraînement, mesurez le coût nécessaire pour atteindre un niveau de qualité défini. Pour l'inférence, comparez le coût avec la latence, la qualité des réponses et les types de requêtes requis. Gardez des conditions cohérentes pour le modèle, la précision, les versions logicielles et la méthode de mesure. Un accélérateur plus rapide peut coûter moins cher par tâche terminée, mais son nom ne suffit pas à le démontrer.

Si un GPU plus modeste répond aux besoins de mémoire et de fonctionnalités, incluez-le dans la comparaison. Compute with Hivenet propose des instances GPU et CPU pour exécuter votre propre environnement logiciel. Évaluez une configuration actuellement disponible sur la même tâche, sans supposer qu'une instance RTX équivaut à un H100. Vous gérez le système d'exploitation, les frameworks, les dépendances et le fonctionnement de l'application.

Questions à régler avant de louer

Les crédits gratuits permettent-ils de comparer les prix ?

Utilisez les crédits pour tester un service, mais comparez l'utilisation durable au tarif normal applicable. Vérifiez les conditions d'éligibilité, la date d'expiration, les services exclus et ce qui se passe lorsque le solde est épuisé. Une promotion courte ne doit pas fixer le budget à long terme.

L'accès H100 inclut-il Kubernetes managé ?

Seulement si le service choisi le prévoit. Une instance GPU, un cluster orchestré et un endpoint d'inférence managé impliquent des responsabilités et des frais différents. Demandez ce que le fournisseur exploite et ce que votre équipe doit installer, surveiller et maintenir.

Que faut-il faire confirmer par écrit ?

Demandez la configuration GPU exacte, l'unité facturable, les ressources incluses, les frais supplémentaires, les moyens de paiement acceptés, le cycle de facturation, les conditions de disponibilité et le périmètre de l'assistance. Pour un engagement, ajoutez son coût total et ses conditions de sortie. Conservez ce devis avec un test représentatif de la charge de travail pour décider à partir du prix et des performances réellement utilisables.