هل بطاقة H100 PCIE مناسبة لضبط واستدلال نماذج LLM؟

نعم، بفضل سعة 80 GB من VRAM والنطاق الترددي للذاكرة البالغ حوالي 1760 GB/s، تعد مناسبة جدًا لاستضافة وتدريب النماذج الكبيرة. يمكنك البدء فورًا باستخدام القوالب المُعدّة مسبقًا لـ PyTorch/CUDA أو vLLM أو Ollama.

كيف تقارن H100 PCIE بإصدارات SXM أو وحدات GPU الأصغر لمحطات العمل؟

تعمل بطاقة H100 PCIE بقدرة تصميم حراري (TDP) تبلغ 350 W، مما يوفر استهلاكًا أقل للطاقة وتوافقًا قياسيًا مع PCIe مقارنةً بإصدارات مراكز البيانات SXM ذات القدرة الأعلى. ومقارنةً ببطاقات محطات العمل أو الفئة الاستهلاكية، فإنها توفر ذاكرة VRAM أكبر بكثير بسعة 80 GB ونطاقًا تردديًا أعلى للذاكرة.

ما هو دعم البرمجيات وقدرة الحوسبة التي تتمتع بها وحدة GPU هذه؟

لكونها مبنية على معمارية NVIDIA Hopper، تدعم بطاقة H100 PCIE قدرة حوسبة CUDA بإصدار 9.0. يمكنك إطلاق الخوادم باستخدام قوالب جاهزة تشمل PyTorch/CUDA وComfyUI، أو تهيئة بيئتك البرمجية الخاصة عبر الوصول بـ SSH.

كيف تعمل الفوترة لخوادم H100 PCIE على Cloudj؟

تعتمد الخوادم على Cloudj نظام فوترة مباشر بالساعة، لذا تدفع فقط مقابل الوقت الذي تكون فيه وحدة GPU نشطة. يتضمن كل نشر وصولاً كاملاً عبر SSH.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

استئجار GPU من طراز NVIDIA H100 PCIE بالساعة

تُعد بطاقة NVIDIA H100 PCIE وحدة GPU لمراكز البيانات مبنية على معمارية Hopper ومصممة لأحمال عمل التعلم العميق والحوسبة العلمية المتطلبة. توفر البطاقة 80 GB من ذاكرة VRAM، ونطاقًا تردديًا للذاكرة يبلغ حوالي 1760 GB/s، وحوالي 41.0 TFLOPS من قدرة حوسبة الفاصلة العائمة القياسية ضمن غلاف طاقة بقدرة 350 W. على Cloudj، يمكنك نشر هذا المسرّع المزود بقدرة حوسبة 9.0 مع فوترة بالساعة ووصول كامل عبر SSH.

استئجار H100 PCIE جميع وحدات GPU

المواصفات

VRAM لكل GPU

80 GB

المعمارية

NVIDIA Hopper

القدرة الحسابية

أداء FP32 الحسابي

≈ 41 TFLOPS

عرض النطاق الترددي للذاكرة

≈ 1760 GB/s

حد الطاقة

350 W

القيم مُبلّغ عنها من قِبل مزود البنية التحتية للأجهزة المدرجة حالياً؛ يختلف الأداء الفعلي باختلاف الجهاز.

التكوينات المتاحة

المخزون والأسعار مباشرة ويتم تحديثها باستمرار. يتم تأكيد السعر النهائي قبل إتمام الطلب.

استئجار الآن

الاستخدامات المناسبة لطراز H100 PCIE

استدلال النماذج اللغوية الكبيرة

شغّل النماذج اللغوية الكبيرة في الذاكرة باستخدام سعة 80 GB من VRAM والنطاق الترددي العالي للذاكرة إلى جانب قوالب vLLM أو Ollama المُعدّة مسبقًا.

ضبط النماذج وتدريبها

درّب الشبكات العصبية العميقة أو اضبطها بدقة باستخدام معمارية Hopper وبيئات PyTorch/CUDA الجاهزة.

توليد الصور بالدفعات

شغّل مسارات الانتشار عالية الإنتاجية ومخططات عمل ComfyUI المعقدة التي تستفيد من سعة الذاكرة الكبيرة.

علم البيانات والمحاكاة

نفّذ عمليات المحاكاة ومهام معالجة البيانات كثيفة الحوسبة بأداء يبلغ حوالي 41.0 TFLOPS للفاصلة العائمة القياسية ومعدل نقل ذاكرة يبلغ حوالي 1760 GB/s.

هل هي وحدة GPU المناسبة لك؟

اختر H100 PCIE عندما تتطلب أحمال عملك 80 GB من VRAM، ونطاقًا تردديًا للذاكرة بمستوى مراكز البيانات، وميزات قدرة الحوسبة 9.0 لمعمارية Hopper. بالنسبة للاستدلال الأخف أو النماذج الأصغر، تكون وحدة GPU لمحطات العمل أو الفئة الاستهلاكية ذات VRAM الأقل أكثر اقتصادية، بينما قد تستدعي متطلبات الإنتاجية القصوى استخدام إصدار مراكز البيانات القائم على SXM.

مقارنة مع وحدات GPU مشابهة

GPU	VRAM لكل GPU	أداء FP32 الحسابي	حد الطاقة
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	التفاصيل →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	التفاصيل →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	التفاصيل →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	التفاصيل →

الأسئلة الشائعة

استئجار H100 PCIE بالساعة

أنشئ حساباً، واختر تكويناً واتصل عبر SSH. تتوقف الفوترة عند حذف GPU.

استئجار H100 PCIE جميع وحدات GPU