Аренда серверов NVIDIA H100 SXM от 2 190 $ в месяц

Если вам нужна помесячная аренда GPU NVIDIA H100, у нас в наличии версия SXM: один H100 в выделенной виртуальной машине за 2 190 $ в месяц или bare-metal-сервер NVIDIA HGX H100 с восемью GPU за 16 900 $ в месяц. Каждый GPU — это целый физический H100, выделенный только вам, а цена остаётся фиксированной при любой загрузке.

H100 SXM в 2026 году: что вы получаете

H100 — первый GPU NVIDIA на архитектуре Hopper. Он принёс в линейку NVIDIA для дата-центров тензорные ядра FP8 и Transformer Engine, а за годы работы в продакшене обзавёлся хорошей поддержкой в PyTorch, vLLM, SGLang и TensorRT-LLM. Для версии SXM NVIDIA указывает 1 979 TFLOPS в FP8 и 989 TFLOPS в BF16 без разреженности, а также 80 ГБ HBM3 с пропускной способностью 3,35 ТБ/с. Если вы переходите с предыдущего поколения, загляните на нашу страницу со сравнением H100 и поколения Ampere — там видно, что изменилось.

При сравнении предложений важно, что это именно SXM. SXM — формат модулей для плат NVIDIA HGX: NVLink 4 со скоростью 900 ГБ/с на каждый GPU и энергопотребление до 700 Вт, поэтому проверяйте, что сравниваемые цены относятся к той же версии. По сравнению с H200 из того же семейства у H100 та же заявленная производителем вычислительная мощность, но меньше памяти (80 ГБ вместо 141 ГБ) и ниже пропускная способность памяти (3,35 ТБ/с вместо 4,8 ТБ/с). Поэтому для задач, которые помещаются в 80 ГБ, H100 — самый выгодный вариант.

Что помещается в 80 ГБ

Считайте по обычному правилу: веса занимают примерно число параметров × 2 байта в BF16, 1 байт в FP8 и полбайта в 4-битном формате, плюс KV-кэш и запас 10–30%.

• Инференс моделей до 32B: модель 8B в BF16 занимает около 16 ГБ, а модель 32B в FP8 — около 32 ГБ; в обоих случаях под KV-кэш остаются десятки гигабайт. Модель 32B в BF16 (около 64 ГБ) помещается на один GPU при умеренной длине контекста; для длинных контекстов или большого числа одновременных запросов понадобится FP8 или второй GPU.
• Инференс модели 70B: около 70 ГБ в FP8 — на одном H100 такая модель помещается лишь впритык, и места для KV-кэша почти не остаётся. Для продакшена распределите её между двумя H100 с помощью тензорного параллелизма, квантуйте до 4 бит (около 35 ГБ) или возьмите один H200.
• Дообучение (fine-tuning) на одном GPU: QLoRA для модели 70B (около 35 ГБ 4-битных весов плюс адаптеры и активации) и LoRA для моделей 8B–14B в BF16 помещаются на одном H100.
• Полное дообучение на HGX H100: Adam требует примерно 16–20 байт на параметр без учёта активаций, поэтому модели 8B нужно около 128–160 ГБ — это с запасом помещается на восемь GPU с 640 ГБ. Модели 70B нужно около 1,1–1,4 ТБ — больше, чем вмещает HBM3 сервера: пришлось бы выгружать состояние оптимизатора в его 2 ТБ DDR5 или перейти на HGX B300.
• Очень большие модели: модель класса 405B в FP8 (около 405 ГБ) помещается на HGX H100, и под KV-кэш остаётся примерно 200 ГБ. А MoE-модель (mixture of experts) размером 671B в FP8 не помещается в 640 ГБ вовсе.

Подробнее эти варианты сравниваются в нашем руководстве по дообучению модели 70B.

Один H100 или 8-GPU-сервер HGX H100?

Тариф с одним H100 включает 24 vCPU, 225 ГБ оперативной памяти, 2 ТБ NVMe и порт 25 Гбит/с. Это подходящий размер для одного эндпоинта, одной задачи дообучения за раз, учебного курса или пилотного проекта.

HGX H100 — это bare-metal-сервер с восемью GPU H100 SXM в одном домене NVLink (900 ГБ/с на каждый GPU), двумя процессорами Xeon 8480+ (всего 112 ядер), 2 ТБ DDR5, восемью NVMe-накопителями по 3,84 ТБ и восемью адаптерами ConnectX-7 400G. Берите его, когда задаче нужно несколько GPU, работающих над одной моделью: тензорный параллелизм для инференса модели 70B, обучение с шардированием или исследовательский код для нескольких GPU. Восемь отдельных H100 стоили бы 17 520 $ в месяц против 16 900 $ за сервер, который к тому же даёт NVLink; если же вам нужно от одного до семи GPU для независимых задач, тарифы с одним GPU обойдутся дешевле.

Программный стек на сервере с H100

Каждый сервер выдаётся с root-доступом по SSH и образом Ubuntu 22.04 или 24.04, в котором уже установлены драйверы NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit; Debian или Rocky Linux доступны по запросу. Можно сразу скачать привычные контейнеры и начинать работу. Две команды, чтобы проверить GPU и следить за ним:

docker run --rm --gpus all pytorch/pytorch:latest \
  python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
nvidia-smi --query-gpu=memory.used,memory.total,utilization.gpu \
  --format=csv -l 5

Вторая команда каждые пять секунд выводит использование памяти и загрузку GPU — так можно быстро понять, упирается ли задача в память или GPU простаивает. Подробнее — в нашем руководстве по мониторингу GPU.

Цена аренды H100 в месяц и за GPU-час

Один H100 стоит 2 190 $ в месяц — ровно 3,00 $ за GPU-час, если он работает все 730 часов. HGX H100 стоит 16 900 $ в месяц, около 2,89 $ за GPU-час. Поскольку цена фиксированная, реальная стоимость часа использования зависит от загрузки:

Если вы можете купить время на H100 с почасовой оплатой дешевле, чем указано в вашей строке, выгоднее почасовая оплата; если нет — помесячная. Иначе говоря, точка безубыточности — это 2 190 $, делённые на почасовую ставку, которую вы бы платили. Согласно проведённому FullGPU в октябре 2026 года исследованию публичных прайс-листов, медианная цена GPU-часа H100 по требованию (on-demand) за последний год выросла примерно на 13%, так что фиксированная цена на каждый оплаченный месяц ещё и снимает риск для бюджета. Подробнее — в нашем разборе стоимости аренды H100 в 2026 году.

В цену входят 20 ТБ исходящего трафика в месяц на сервере с одним GPU или 50 ТБ на 8-GPU-сервере, и в пределах этого объёма плата за исходящий трафик не взимается. Также включены публичный IPv4-адрес и подсеть IPv6 /64, защита от DDoS, круглосуточная поддержка инженеров и SLA (соглашение об уровне обслуживания) с доступностью 99,9%. Платы за подключение нет.

Как арендовать сервер NVIDIA H100

1. Вы выбираете один H100 или HGX H100 на странице развёртывания, указываете образ ОС, ПО для предустановки (по желанию) и способ входа (пароль root или SSH-ключ) и в той же форме создаёте бесплатный аккаунт или входите в свой.
2. Вы проверяете цену в месяц и гарантированную дату выдачи — и то и другое показывается до оплаты.
3. Вы оплачиваете первый месяц с предоплаченного баланса, который пополняете в BTC, ETH, XMR, USDT в сети TRON или SOL с начислением до 50% бонусных средств. Оплата картой скоро появится.
4. Мы выдаём root-доступ по SSH не позднее этой даты, а IP-адрес и данные для подключения по SSH появляются в личном кабинете.

Если мы не уложимся в дату выдачи, вы можете отменить заказ с полным возвратом средств на баланс. Дальше тариф продлевается каждый месяц за счёт баланса, перед каждым продлением приходит напоминание, и вы можете бесплатно отменить аренду в любом месяце. Подобрать конфигурацию помогут калькулятор видеопамяти (VRAM) и разделы выше — они показывают, что поместится в память; клиенты с активным сервером могут запросить специальные цены на несколько серверов через тикет в личном кабинете.