這是一個放在 GitHub 上的開源資料分析專案，整理了 AWS、Azure 等雲端平台與多家小型 GPU 租賃業者的 H100 顯示卡租用價格，直接比較同樣規格的 GPU 在不同地方租用，每小時實際要付多少錢，目的是讓需要租用 GPU 做 AI 訓練或運算的人，能看清楚價格到底差在哪裡。
作法上，專案裡的 collect.py 會自動呼叫 AWS 與 Azure 官方的定價 API 抓取即時報價，compute.py 再把不同方案換算成統一的『每 GPU 每小時美元』單位方便比較，並刻意只比對完全相同規格的 H100 機型，避免把不同等級的顯卡混在一起比較造成誤導。
結果顯示，同樣是 H100 SXM 80GB，RunPod Community 方案每小時只要 2.69 美元，Azure 的 ND96isr_H100_v5 卻要 12.29 美元，換算一整月成本可相差逾 7,000 美元，也提醒大家價格差異背後還有頻寬、SLA 與合規等因素要考慮。
這則新聞比較偏向產業與市場分析，不是程式教學，但對學程式、尤其對 AI 有興趣的孩子來說，可以從中了解到訓練 AI 模型需要用到的 GPU 運算資源其實成本不低，而且價格會因為供應商、合約方式差很多，這也是以後想往 AI 領域發展時，需要慢慢建立的成本概念。
開源AI雲端運算資料分析