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items: H200租用价格下探到 $3.82/小时后，8×H200 单节点与 16 卡 H100 跨节点哪种更划算？

H200租用价格下探到 $3.82/小时后，8×H200 单节点与 16 卡 H100 跨节点哪种更划算？
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date: 2026-08-05T10:46:17+08:00
description: 2026 年 8 月的按量 GPU 市场出现了一个值得注意的变化：搭载 141GB HBM3e 的 H200 租用价格下探到 $3.82 - $4.50/GPU-小时（例如 Jarvislabs 报 $3.99/hr、RunPod 报 $4.39/hr）[fact_1]。这一价格水平让「H200租用」从单纯的高端算力选项，变成了与 H100 正面竞争的性价比选择。而比单价更关键的影响在于，H200 的显存容量让部署拓扑发生了根本改变——原本需要跨节点才能跑起来的 400B 级开源模型，现在可以收拢进单节点。那么问题来了：8×H200 单节点与 16 卡 H100 跨节点，到底哪种更划算？ 本文将围绕这个决策展开。一、H200租用价格多少钱一小时：2026年8月行情快照先回答最直接的问题：H200租用价格多少钱一小时？ 根据 2026 年 7-8 月的按量计费监测，H200 的单价区间为 $3.82 - $4.50/GPU-小时，具体报价如 Jarvislabs $3.99/hr、RunPod $4.39/hr、Nebius $4.50/hr [fact_1]。需要注意的是，这是按量计费口径，会随时段、地域和供给量波动。同时，H100 SXM 的租用价格已降至 $1.80 - $2.50/GPU-小时（中位价约 $2.27/hr），而 Blackwell B200 则维持在 **$5.50 - $7.13/GPU-小时** 的溢价区间 [fact_4]。这三代卡的价格阶梯，构成了今天决策的基础。然而，单价只是第一层信息。对于需要部署百B级模型的团队，真正该问的是：同样的显存需求，用 H200 单节点和 H100 跨节点，总账单相差多少？ 这需要先理解 H200 的显存优势如何改变拓扑。二、141GB HBM3e 改变的不是纸面速度，而是部署拓扑H200 与 H100 的最大差异不在于 TFLOPS，而在于单卡显存：H200 每卡配备 141GB HBM3e，而 H100 为 80GB。这意味着 8×H200 单节点可以提供高达 1,128GB 的聚合显存，足以将 400B 级开源模型及其长上下文 KV Cache 完整载入单节点 [fact_2]。而在 H100 架构下，同样需求需要跨 2 个 8-GPU 节点（共 16 卡）进行张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）组合部署 [fact_2]。这一差距对部署拓扑的影响是决定性的：单节点意味着 GPU 之间通过 NVSwitch/NVLink 全互连提供 900GB/s 双向带宽，而跨节点网络带宽远低于 NVLink，通信开销显著增加，直接影响 Decode 阶段延迟与并发稳定性 [fact_3]。三、把显存需求换算成节点数：400B 级模型的两种凑法要判断哪种方案划算，先要算出自己的模型需要多少显存。这里给出一个可复用的推算方法：权重显存：参数量 × 精度字节数。例如，400B 模型用 FP16（2 字节）需要约 800GB；用 INT8（1 字节）需要约 400GB。KV Cache：随并发数和上下文长度增长。例如，并发 32、上下文 4096、层数 80、头数 64 时，KV Cache 可能达到数十 GB。运行时开销：一般预留 10-20% 余量。将三者相加，得到所需显存池。以 400B 级模型（FP16）为例，总需求约 900-1000GB。此时有两种凑法：8×H200 单节点：1,128GB 聚合显存，单节点即可承载。16×H100 跨节点：16×80GB = 1,280GB 显存，但必须跨节点。这里要澄清一点：H200 的 141GB 显存能跑多大模型并非固定值，取决于量化精度和上下文长度。上述为通用估算，实际请代入自己的参数。四、单价 vs 总成本：跨节点方案被忽略的通信税与稳定性代价现在进行成本对比。按 2026 年 8 月按量计费区间 fact_1：方案卡数单卡单价区间总小时成本区间8×H200 单节点8$3.82-4.50/hr$30.56-36.00/hr16×H100 跨节点16$1.80-2.50/hr$28.80-40.00/hr可以看出，16×H100 的总小时成本下限更低，但上限反而超过 H200。当中位价计算时，16×H100 约为 $36.32/hr，与 8×H200 的 $33.28/hr 相差无几。然而，每小时账单之外还有隐藏成本：跨节点通信税。在 16×H100 跨节点部署中，张量并行（Tensor Parallelism）需要跨网络传输，其带宽远低于 NVLink [fact_3]。这会导致 Decode 阶段延迟显著增加，并降低并发稳定性 [fact_3]。如果您的应…