H100 PCIE ці A100: ці варта пераходзіць?

Паводле заяўленых спецыфікацый, H100 PCIE мае ўдвая больш памяці, чым A100 40 GB, прыкладна ў 2.6 раза вышэйшую прадукцыйнасць FP32 (41 супраць 15.6 TFLOPS) і большую прапускную здольнасць (1760 супраць 1313 GB/s). Задачы, абмежаваныя вылічэннямі або памяццю, завяршаюцца хутчэй, што кампенсуе вышэйшы пагадзінны тарыф.

Чым H100 PCIE адрозніваецца ад H100 SXM?

Абедзве маюць 80 GB. H100 SXM паводле спецыфікацый забяспечвае 53.5 TFLOPS і 2869 GB/s з лімітам 700 W, таму яна хутчэйшая; H100 PCIE з лімітам 350 W — менш энергаёмісты варыянт для задач, якім цалкам дастаткова яе прапускной здольнасці.

Якія памеры мадэлей змяшчаюцца ў 80 GB?

Каля 34B параметраў у 16-bit з запасам пад кантэкст альбо мадэлі класа 70B, квантаваныя да 4 біт. Для 70B у 16-bit разгледзьце 140 GB H200 NVL.

Як хутка можна запусціць H100 PCIE на Cloudj?

Абярыце шаблон, адзначце даступны H100 PCIE з жывога спісу і пацвердзіце цану; сервер ствараецца са сродкаў вашага балансу, і вы падключаецеся праз SSH альбо тэрмінал у браўзеры.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Арэнда GPU NVIDIA H100 PCIE з 80 GB VRAM

Арандуйце GPU H100 PCIE з пагадзіннай аплатай на Cloudj: 80 GB VRAM на архітэктуры NVIDIA Hopper, каля 41 TFLOPS FP32 і прапускная здольнасць памяці 1760 GB/s для навучання і інферэнсу LLM. Гэта пункт уваходу ў лінейку Hopper для AI-каманд, якім патрэбна 80 GB на адной карце з лімітам спажывання 350 W. Выберыце шаблон PyTorch, vLLM або Unsloth, пацвердзіце даступную канфігурацыю H100 PCIE і падключыцеся праз SSH.

Арандаваць H100 PCIE Усе GPU

Характарыстыкі H100 PCIE

VRAM на GPU

80 GB

Архітэктура

NVIDIA Hopper

Вылічальная здольнасць

Вылічэнні FP32

≈ 41 TFLOPS

Прапускная здольнасць памяці

≈ 1760 GB/s

Ліміт магутнасці

350 W

Значэнні прадстаўлены пастаўшчыком інфраструктуры для даступных у каталогу машын; рэальная прадукцыйнасць залежыць ад канкрэтнага сервера.

Актуальныя канфігурацыі і цэны на H100 PCIE

Актуальная наяўнасць і цэны абнаўляюцца ў рэжыме рэальнага часу. Канчатковы кошт пацвярджаецца перад замовай.

Арандаваць

Што можна запускаць на хмарным GPU H100 PCIE

Файн-цюнінг мадэлей 13B–34B

80 GB дастаткова для LoRA на мадэлях класа 30B у BF16 і QLoRA на мадэлях класа 70B з дапамогай Unsloth.

Сервінг квантаваных мадэлей 70B

Разгортвайце 4-бітную мадэль 70B праз vLLM або SGLang на адным GPU, пазбягаючы шардынгу паміж некалькімі GPU падчас прататыпавання.

Навучанне са змешанай дакладнасцю

Навучайце трансформеры і дыфузійныя мадэлі з нуля або працягвайце папярэдняе навучанне на Hopper з compute capability 9.0.

Даследаванні мадэлей відэа і выяў

Запускайце ў ComfyUI буйныя дыфузійныя мадэлі і мадэлі генерацыі відэа, якім патрабуецца больш памяці, чым можа даць любая спажывецкая карта.

Ці падыходзіць H100 PCIE для вашых задач?

Выбірайце H100 PCIE, калі вашым працоўным нагрузкам патрэбны 80 GB VRAM, прапускная здольнасць памяці карпаратыўнага ўзроўню і магчымасці архітэктуры Hopper з compute capability 9.0. Для больш лёгкага інферэнсу або меншых мадэлей больш эканамічным рашэннем стане GPU для працоўных станцый або спажывецкі графічны працэсар з меншым аб'ёмам VRAM, тады як для экстрэмальных патрабаванняў да прадукцыйнасці можа спатрэбіцца серверная версія на базе SXM.

H100 PCIE супраць падобных хмарных GPU

GPU	VRAM на GPU	Вылічэнні FP32	Ліміт магутнасці
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Падрабязней →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Падрабязней →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Падрабязней →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Падрабязней →

Хмарны GPU H100 PCIE: частыя пытанні

Арандуйце хмарны GPU H100 PCIE пагадзінна

Абярыце шаблон, абярыце даступную канфігурацыю і падключайцеся праз SSH або тэрмінал у браўзеры. Аплата спыняецца, калі вы выдаляеце GPU.

Арандаваць H100 PCIE Усе GPU