H100 PCIE eller A100: Er opgraderingen det værd?

Ud fra de angivne specifikationer har H100 PCIE dobbelt så meget hukommelse som A100 40 GB, omkring 2,6 gange højere FP32-ydelse (41 mod 15,6 TFLOPS) og større båndbredde (1760 mod 1313 GB/s). Opgaver, der er beregnings- eller hukommelsesbegrænsede, bliver hurtigere færdige, hvilket opvejer en højere timepris.

Hvordan er H100 PCIE sammenlignet med H100 SXM?

Begge har 80 GB. H100 SXM er angivet til 53,5 TFLOPS og 2869 GB/s med en effektgrænse på 700 W, så den er hurtigere; H100 PCIE ved 350 W er den mere strømbesparende løsning til opgaver, der matcher dens throughput.

Hvilke modelstørrelser passer til 80 GB?

Omkring 34B-parametre i 16-bit med ekstra plads til kontekst, eller modeller i 70B-klassen kvantiseret til 4 bit. Til 16-bit 70B bør du se nærmere på 140 GB H200 NVL.

Hvor hurtigt kan jeg starte en H100 PCIE hos Cloudj?

Vælg en skabelon, vælg en ledig H100 PCIE fra live-listen, og bekræft prisen; serveren oprettes via din kontosaldo, og du opretter forbindelse over SSH eller browserterminalen.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Lej en NVIDIA H100 PCIE GPU med 80 GB VRAM

Lej H100 PCIE GPU'er på timebasis hos Cloudj: 80 GB VRAM på NVIDIA Hopper, ca. 41 TFLOPS FP32 og 1760 GB/s hukommelsesbåndbredde til træning og LLM-inferens. Det er indgangsvejen til Hopper for AI-teams, der ønsker 80 GB på et enkelt kort med en effektgrænse på 350 W. Vælg en PyTorch-, vLLM- eller Unsloth-skabelon, bekræft en aktiv H100 PCIE-konfiguration, og opret forbindelse via SSH.

Lej H100 PCIE Alle GPU'er

H100 PCIE-specifikationer

VRAM pr. GPU

80 GB

Arkitektur

NVIDIA Hopper

Compute capability

FP32-ydelse

≈ 41 TFLOPS

Hukommelsesbåndbredde

≈ 1760 GB/s

Effektgrænse

350 W

Værdier oplyst af infrastrukturudbyderen for aktuelt listede maskiner; den faktiske ydeevne kan variere fra maskine til maskine.

Live H100 PCIE-konfigurationer og priser

Live lagerstatus og priser, opdateres løbende. Den endelige pris bekræftes, inden du bestiller.

Lej nu

Hvad du kan køre på H100 PCIE cloud-GPU'en

Finjustering af 13B–34B-modeller

80 GB giver plads til LoRA på modeller i 30B-klassen i BF16 samt QLoRA på modeller i 70B-klassen med Unsloth.

Serving af kvantiserede 70B-modeller

Host en 4-bit 70B-model med vLLM eller SGLang på én GPU, så du undgår multi-GPU-sharding under prototyping.

Mixed-precision-træning

Træn transformer- og diffusionsmodeller fra bunden, eller fortsæt fortræning på Hopper med compute capability 9.0.

Forskning i video- og billedmodeller

Kør store diffusions- og videogenereringsmodeller i ComfyUI, som kræver mere hukommelse, end noget forbrugerkort tilbyder.

Er H100 PCIE den rette GPU til dit workload?

Vælg H100 PCIE, når dine workloads kræver 80 GB VRAM, hukommelsesbåndbredde i datacenter-klasse og funktionerne i Hopper compute capability 9.0. Til lettere inferens eller mindre modeller er en workstation- eller forbruger-GPU med mindre VRAM mere økonomisk, mens ekstreme krav til throughput kan berettige en SXM-baseret datacenter-variant.

H100 PCIE vs. lignende cloud-GPU'er

GPU	VRAM pr. GPU	FP32-ydelse	Effektgrænse
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Se detaljer →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Se detaljer →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Se detaljer →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Se detaljer →

H100 PCIE cloud-GPU: Ofte stillede spørgsmål

Lej H100 PCIE cloud-GPU på timebasis

Vælg en skabelon, vælg en live-konfiguration, og opret forbindelse via SSH eller browserterminalen. Afregningen stopper, når du sletter din GPU.

Lej H100 PCIE Alle GPU'er