# NVIDIA H200 kiralama

- Adres: https://gpukiralama.com.tr/gpu-modelleri/nvidia-h200/
- Aylık fiyat: $3.000 (GPU başına, KDV hariç) · Yıllık kiralamada: $2.400/ay
- Saatlik karşılığı (7/24, 730 saat): $4,11 · global GPU bulutlarının medyanından %11 daha düşük (23 Ekim 2026, getdeploying.com)
- Paylaşımsız: VPS değil; ekran kartları ve sunucu kaynakları yalnızca müşteriye ayrılır
- GPU belleği: 141 GB HBM3e · Mimari: Hopper
- Teslim: kurulum ve teslim tarihi sipariş sonrasında müşteriyle birlikte planlanır ve yazılı bildirilir; 10 iş gününden fazla gecikmede tam iade
- SLA ve destek: aylık %99,5 erişilebilirlik hedefi ve hizmet kredisi, kritik arızada 7/24 telefon desteği (https://gpukiralama.com.tr/sla-ve-destek/)

141 GB HBM3e bellek: 70B+ modeller, uzun bağlam ve büyük batch LLM inference için.

| Özellik | Değer |
|---|---|
| Mimari | Hopper (2024) |
| GPU belleği | 141 GB HBM3e |
| Bellek bant genişliği | 4.800 GB/s |
| FP32 performansı | 60–67 TFLOPS |
| Tensör performansı | 1.671–1.979 TFLOPS FP8 · 835–989 TFLOPS BF16 (seyrekliksiz) |
| En yüksek güç | 600–700 W |
| GPU'lar arası bağlantı | NVLink 900 GB/s |
| PCIe | PCIe 5.0 x16 |
| MIG (bölümleme) | 7 bölüme kadar |
| ECC bellek | Var |
| Form faktörü | SXM5 veya PCIe (NVL) |

## NVIDIA H200 nedir?

NVIDIA H200, 141 GB HBM3e bellek ve 4,8 TB/s bant genişliğine sahip, Hopper mimarili bir veri merkezi GPU'sudur; 70B sınıfı bir modeli FP8'de tek kartta çalıştırabilir. Bizde H200 sunucular İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde paylaşımsız olarak aylık kiralanır: GPU başına aylık $3.000, yıllık kiralamada aylık $2.400 (KDV hariç).

H100 ile aynı Hopper mimarisini kullanan H200'ü NVIDIA 13 Kasım 2023'te duyurdu; haberlerde "H200 çipi" olarak da geçer. Bellek kapasitesinin ve bant genişliğinin belirleyici olduğu işler için tasarlanmıştır: uzun bağlam pencereleri, büyük batch'lerle servis ve büyük modelleri daha az GPU'yla çalıştırmak.

- **En uygun işler:** 70B ve üzeri modellerin servisi, uzun bağlam (RAG, belge analizi), [büyük modellerin ince ayarı](/hizmetler/llm-fine-tuning/), [çok GPU'lu eğitim](/hizmetler/ai-egitimi/).
- **Bellek:** 141 GB; H100'ün yaklaşık 1,8 katı.
- **Ne zaman başka kart?** Modeliniz 80 GB'a sığıyorsa [H100](/gpu-modelleri/nvidia-h100/), tek GPU'ya sığan işlerde [RTX PRO 6000](/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-6000/) daha ekonomiktir.

## H200 hangi işler için kiralanır?

- **Büyük modellerin servisi:** Llama 3.3 70B gibi modeller FP8'de tek H200'e sığar. Modeli iki karta bölmek gerekmediği için GPU'lar arası iletişim yükü ortadan kalkar.
- **Uzun bağlam ve yüksek eşzamanlılık:** KV önbelleği, bağlam uzunluğu ve eşzamanlı istek sayısıyla büyür. Ağırlıklardan sonra kalan geniş bellek, bir [LLM inference sunucusunda](/hizmetler/inference/) daha uzun bağlam ve daha çok eşzamanlı kullanıcı demektir.
- **Bant genişliği:** 4,8 TB/s, tek kullanıcıdaki token üretim hızının üst sınırını belirler; H100'ün sürüme göre 2,0–3,35 TB/s'lik bant genişliğine göre belirgin bir artıştır. NVIDIA'nın kendi ölçümüne göre H200 SXM, Llama 2 70B çıkarımında H100 SXM sürümünün 1,9 katı işlem hacmine ulaşır; bu ölçümde H200 32'lik, H100 ise 8'lik batch'le çalıştırılmıştır. H200 NVL için NVIDIA, H100 NVL sürümüne göre 1,7 kata kadar daha hızlı LLM çıkarımı belirtir. Bunlar üretici verileridir.
- **Eğitim:** Tensör performansı H100 ile aynı sınıftadır (FP8'de seyrekliksiz 1.671–1.979 TFLOPS, sürüme göre). Fark, daha büyük batch'leri ve modelleri daha az GPU'yla eğitebilmektir.
- **Kartı bölmek (MIG):** H200, MIG ile en fazla 7 bağımsız bölüme ayrılabilir; küçük işler aynı kartta birbirinden yalıtılmış olarak çalışır.

## Tek H200'e hangi modeller sığar?

Değerler [VRAM hesaplayıcımızla](/araclar/vram-hesaplayici/) hesaplandı: 8.192 token bağlam, tek eşzamanlı istek ve BF16 KV önbelleği. Kartın belleğinin yaklaşık %92'si iş yüküne ayrılabilir; 141 GB'lık H200'de bu yaklaşık 129,7 GB eder.

| Model | BF16 | FP8 | 4-bit |
|---|---|---|---|
| Qwen3 32B | 72 GB, sığar | 37,6 GB, sığar | 22,5 GB, sığar |
| gpt-oss-120b (MoE) | — | — | 70,3 GB, sığar |
| Llama 3.3 70B | 151,9 GB, 2 GPU | 77,8 GB, sığar | 45,4 GB, sığar |
| Qwen3 235B-A22B (MoE) | 496,1 GB, 4 GPU | 249,3 GB, 2 GPU | 141,4 GB, 2 GPU |
| DeepSeek V3 / R1 (MoE) | — | 706,1 GB, 8 GPU | 397,9 GB, 4 GPU |

Kart sayıları, hesaplayıcımızdaki gibi 1, 2, 4 ya da 8'e yuvarlandı. "—" olan hücrelerde model o hassasiyette yayımlanmadı: gpt-oss-120b'nin MoE ağırlıkları MXFP4 (4-bit), DeepSeek V3 / R1'in ağırlıkları ise yalnızca FP8 olarak yayımlandı.

İnce ayarda (2.048 token, batch 1, gradient checkpointing açık) Llama 3.3 70B için QLoRA 50,5 GB, Qwen3 32B için LoRA 72,2 GB ister; ikisi de tek H200'e sığar. Llama 3.3 70B'nin LoRA'sı 152 GB ile 2 kart ister. Tam ince ayarda Llama 3.1 8B 131,6 GB, Qwen3 14B 240,7 GB gerektirir; ikisi de 2 H200'e sığar. Sürenin ve bütçenin nasıl hesaplanacağını [LLM fine-tuning maliyeti](/blog/llm-fine-tuning-maliyeti/) rehberimizde anlattık.

Sekiz H200'ün toplam belleği 1.128 GB eder; DeepSeek V3 gibi çok büyük MoE modelleri FP8'de tek sunucuda çalıştırmak için yeterlidir. Tek siparişte en fazla 8 GPU kiralanabilir.

## H200 SXM ve H200 NVL farkı nedir?

H200'ün iki sürümü vardır: SXM ve NVL. İkisinde de 141 GB HBM3e bellek ve 4,8 TB/s bant genişliği bulunur; fark kart biçiminde, güç sınırında ve buna bağlı hesap gücündedir.

| | H200 SXM | H200 NVL |
|---|---|---|
| Kart biçimi | SXM modül; 4 ya da 8 GPU'lu HGX H200 sistemleri | Çift yuvalı, hava soğutmalı PCIe kart; 8 GPU'ya kadar MGX sunucular |
| FP8 (seyrekliksiz) | 1.979 TFLOPS | 1.671 TFLOPS |
| BF16 (seyrekliksiz) | 989 TFLOPS | 835 TFLOPS |
| FP32 | 67 TFLOPS | 60 TFLOPS |
| En yüksek güç | 700 W'a kadar | 600 W'a kadar |
| GPU'lar arası bağlantı | NVLink, 900 GB/s | 2 ya da 4 kart arasında NVLink köprüsü, GPU başına 900 GB/s |
| MIG | 7 bölüme kadar, 18'er GB | 7 bölüme kadar, 16,5'er GB |

Sayfadaki aralıklı değerler iki sürümü de kapsar. Sürüm işiniz için önemliyse bunu sipariş formundaki mesaj alanına yazın.

## H200'ün alternatifleri: H100, RTX PRO 6000 ve MI300X

- **[H100](/gpu-modelleri/nvidia-h100/):** Aynı mimari ve benzer hesap gücü, ama 80 GB bellek. Modeliniz 80 GB'a sığıyor ve eğitim hesap gücüne bağlıysa H100 daha ekonomiktir. Ayrıntılar: [H100 ve H200 karşılaştırması](/karsilastirma/h100-vs-h200/).
- **[RTX PRO 6000](/gpu-modelleri/nvidia-rtx-pro-6000/):** 96 GB bellekle 70B'yi FP8'de tek kartta çalıştırır ve daha ekonomiktir; ancak bant genişliği daha düşüktür ve NVLink'i yoktur.
- **AMD MI300X:** 192 GB bellek sunar, ancak CUDA yerine ROCm platformunu kullanır ve filomuzda yoktur. Farkları [MI300X rehberimizde](/blog/amd-mi300x-kiralama-rehberi/) anlattık.

## H200 fiyatı: aylık kiralama, bulut ve satın alma

Bizde H200'ün aylık fiyatı GPU başına $3.000; yıllık kiralamada %20 indirimle aylık $2.400. Fiyatlara KDV dahil değildir. Aylık fiyatın saatlik karşılığı (730 saat) yaklaşık $4,11.

Global GPU bulutlarında H200'ün saatlik fiyatları (getdeploying.com, 23 Ekim 2026):

| Sağlayıcı | Saatlik (GPU başına) | 730 saatlik karşılığı |
|---|---|---|
| RunPod (Community Cloud) | $3,59 | $2.621 |
| DigitalOcean | $4,47 | $3.263 |
| Nebius | $5,40 | $3.942 |
| CoreWeave (8 GPU'lu sunucu) | $6,30 | $4.599 |
| AWS (8 GPU'lu sunucu) | $7,91 | $5.774 |
| Tüm sağlayıcıların medyanı | $4,63 | $3.380 |

Global bulutlarda kullandığınız saat kadar ödersiniz; bizde kiralama en az 1 aydır, fiyat aylık sabittir ve fatura Türk lirası olarak kesilir. Fiyatlar sağlayıcıya, bölgeye ve stok durumuna göre değişir; güncel fiyatı sağlayıcının sayfasından kontrol edin. Ayda yalnızca birkaç saatlik bir iş için saatlik bir bulut daha ucuz olabilir; sürekli çalışan servislerde aylık sabit fiyat bütçeyi öngörülebilir kılar. İki modelin farkını [bulut GPU mu, fiziksel GPU sunucusu mu](/blog/cloud-gpu-vs-fiziksel-gpu/) rehberimizde ele aldık.

**Satın alma fiyatı:** NVIDIA, H200 için ürün sayfasında liste fiyatı yayımlamaz. NVIDIA'ya göre H200 SXM, 4 ya da 8 GPU'lu HGX H200 sistemleriyle; H200 NVL ise 8 GPU'ya kadar MGX sunucularla, iş ortakları ve sistem üreticileri üzerinden sunulur. NVIDIA'nın kendi sistemi DGX H200'de 8 H200 ve toplam 1.128 GB GPU belleği bulunur. Fiyat yapılandırmaya göre değişir; satın almada sunucu, elektrik, soğutma ve barındırma maliyeti de hesaba girer. Bu karşılaştırmayı [GPU kiralama mı, satın alma mı?](/blog/gpu-kiralama-vs-satin-alma-maliyet-hesaplama/) rehberimizde yaptık.

## Teslim, kurulum ve konum

- **Size ayrılmış GPU:** Kiraladığınız H200 başka müşterilerle paylaşılmaz. Tek siparişte en fazla 8 GPU kiralayabilirsiniz.
- **Sunucu kaynakları:** Tek GPU'lu sunucuda 36 çekirdek CPU, 212 GB RAM, 1 TB SSD, size özel IP adresi vardır; GPU sayısı arttıkça işlemci çekirdeği ve RAM aynı oranda artar. H200 GPU'lar arasında 900 GB/s NVLink'i destekler; belirli bir topolojiyi garanti etmiyoruz, ihtiyacınızı [sipariş formundaki](/siparis/) mesaj alanına yazın.
- **Konum:** Sunucular İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde, UPS, jeneratör desteği ve yedekli internet bağlantısıyla çalışır. Verileriniz Türkiye'de kalır. Fiyatlar ABD doları cinsindendir; fatura, düzenlendiği günkü TCMB döviz satış kuruyla Türk lirası olarak e-fatura şeklinde kesilir.
- **Teslim:** Siparişinizden sonra sizinle görüşüp kurulum ve teslim tarihini birlikte planlıyoruz; tarihi ödemeden sonra yazılı bildiririz ve 10 iş gününden fazla gecikirse ödemenizin tamamını iade ederiz. Teslimden sonra aylık %99,5 erişilebilirlik hedefi ve 7/24 acil destek geçerlidir ([SLA ve destek](/sla-ve-destek/)).

## Özet

- H200, Hopper mimarisini 141 GB HBM3e bellek ve 4,8 TB/s bant genişliğiyle birleştirir; bellek ve bant genişliğinin belirleyici olduğu işler içindir.
- Llama 3.3 70B FP8'de tek H200'e sığar; Qwen3 235B-A22B 4-bit'te 2, DeepSeek V3 FP8'de 8 H200 ister.
- Modeliniz 80 GB'a sığıyorsa H100, tek GPU'ya sığan işlerde RTX PRO 6000 daha ekonomiktir.
- Bizde aylık $3.000; global bulutlarda saatlik medyan 23 Ekim 2026 itibarıyla $4,63.

## Kaynaklar

- [NVIDIA H200 Tensor Core GPU](https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/)
- [NVIDIA Newsroom: NVIDIA Supercharges Hopper, the World's Leading AI Computing Platform (13 Kasım 2023)](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-supercharges-hopper-the-worlds-leading-ai-computing-platform)
- [NVIDIA DGX H100/H200 User Guide: Introduction](https://docs.nvidia.com/dgx/dgxh100-user-guide/introduction-to-dgxh100.html)
- [Hugging Face: openai/gpt-oss-120b](https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b)
- [Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-V3](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3)
- [Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-R1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1)
- [NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG) User Guide](https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/)
- [getdeploying.com: NVIDIA H200 bulut fiyatları](https://getdeploying.com/gpus/nvidia-h200)

## Sık sorulan sorular

**H200 kiralama fiyatı ne kadar?**
Aylık $3.000, yıllık kiralamada aylık $2.400; fiyatlar GPU başına ve KDV hariçtir. Aylık fiyatın saatlik karşılığı yaklaşık $4,11.

**H200 kaç GB VRAM'e sahip?**
141 GB HBM3e; bellek bant genişliği 4,8 TB/s'dir ve bu değerler SXM ile NVL sürümlerinde aynıdır. 8.192 token bağlamla Llama 3.3 70B FP8'de (77,8 GB) ve gpt-oss-120b (70,3 GB) tek H200'e sığar.

**Türkiye'de H200 kiralanabilir mi?**
Evet. H200 sunucularımız İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde çalışır; GPU'lar paylaşımsızdır, kiralama en az 1 aydır ve verileriniz Türkiye'de kalır. Fiyatlar ABD doları cinsindendir; fatura, düzenlendiği günkü TCMB döviz satış kuruyla Türk lirası olarak kesilir.

**DeepSeek V3 / R1 için kaç H200 gerekir?**
DeepSeek V3 ve R1, 671 milyar parametreli MoE modellerdir; 8.192 token bağlamla FP8'de yaklaşık 706 GB gerektirdikleri için 8 H200 (toplam 1.128 GB) isterler. 4-bit nicemlemeyle 4 H200 yeterlidir; tek siparişte en fazla 8 GPU kiralanabilir.

**Kiraladığım H200'ler NVLink ile bağlı mı?**
H200 GPU'lar arasında 900 GB/s NVLink'i destekler, ancak belirli bir NVLink topolojisini garanti etmiyoruz. İhtiyacınızı sipariş formuna yazın; teslimden sonra bağlantıları nvidia-smi topo -m ile görebilirsiniz.

**H200'ü saatlik kiralayabilir miyim?**
Hayır, kiralamalarımız aylıktır. Kısa süreli denemeler için saatlik bir bulut daha ekonomik olabilir; sürekli çalışan servislerde aylık sabit fiyat daha avantajlıdır.