H100 PCIE või A100: kas uuendus tasub end ära?

Võrreldes tehnilisi andmeid on H100 PCIE-l kaks korda rohkem mälu kui A100 40 GB kaardil, umbes 2,6 korda suurem FP32 jõudlus (41 vs 15.6 TFLOPS) ja suurem mäluribalaius (1760 vs 1313 GB/s). Arvutus- või mälumahukad tööd valmivad kiiremini, mis tasakaalustab kõrgema tunnipõhise hinna.

Kuidas võrrelda H100 PCIE-d ja H100 SXM-i?

Mõlemal on 80 GB. H100 SXM-i näitajateks on märgitud 53.5 TFLOPS ja 2869 GB/s 700 W piiranguga, seega on see kiirem; 350 W võimsusega H100 PCIE on madalama voolutarbega valik töödele, millele selle läbilaskevõimest piisab.

Millised mudelisuurused mahuvad 80 GB mällu?

Umbes 34B parameetrit 16-bitisena koos konteksti varuga või 4-bitiseks kvantiseeritud 70B-klassi mudelid. 16-bitise 70B mudeli jaoks tutvu 140 GB H200 NVL-iga.

Kui kiiresti saab platvormil Cloudj H100 PCIE käivitada?

Vali mall, vali reaalajas nimekirjast vaba H100 PCIE ja kinnita hind; server luuakse sinu konto saldo arvelt ning saad kohe ühenduse SSH või veebibrauseri terminali kaudu.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Rendi NVIDIA H100 PCIE GPU 80 GB VRAM-iga

Rendi H100 PCIE GPU-sid tunnitasuga platvormil Cloudj: 80 GB VRAM NVIDIA Hopper arhitektuuril, ligikaudu 41 TFLOPS FP32 jõudlust ja 1760 GB/s mäluribalaiust treenimiseks ning LLM-i järeldustööks (inference). See on parim sisenemispunkt Hopperi juurde tehisintellekti meeskondadele, kes vajavad 80 GB ühel kaardil 350 W võimsuspiiranguga. Vali PyTorch-, vLLM- või Unsloth-mall, kinnita reaalajas H100 PCIE konfiguratsioon ja loo ühendus SSH kaudu.

Rendi H100 PCIE Kõik GPU-d

H100 PCIE tehnilised andmed

VRAM GPU kohta

80 GB

Arhitektuur

NVIDIA Hopper

Arvutusvõimekus (compute capability)

FP32 arvutusjõudlus

≈ 41 TFLOPS

Mälu ribalaius

≈ 1760 GB/s

Võimsuspiirang

350 W

Väärtused põhinevad taristupakkuja andmetel hetkel nimekirjas olevate masinate kohta; tegelik jõudlus võib masinati erineda.

Reaalajas H100 PCIE konfiguratsioonid ja hinnad

Reaalajas saadavus ja hinnad uuenevad pidevalt. Lõplikku hinda kinnitatakse enne tellimuse esitamist.

Rendi kohe

Mida saab käitada H100 PCIE pilve-GPU-l

13B–34B mudelite peenhäälestus (fine-tuning)

80 GB mahutab LoRA 30B-klassi mudelitel BF16-vormingus ja QLoRA 70B-klassi mudelitel Unslothi abil.

Kvantiseeritud 70B mudelite käitamine (serving)

Käita 4-bitist 70B mudelit vLLM-i või SGLangiga ühel GPU-l, vältides prototüüpimise ajal mitme GPU vahelist tükeldamist (sharding).

Segatäpsusega treenimine (mixed-precision training)

Treeni transformereid ja difusioonimudeleid nullist või jätka eeltreenimist Hopperil compute capability 9.0 toega.

Video- ja pildimudelite uurimistöö

Käita ComfyUI-s suuri difusiooni- ja videogenereerimise mudeleid, mis vajavad rohkem mälu kui ükski tavakasutaja graafikakaart.

Kas H100 PCIE on sinu töökoormusele õige GPU?

Vali H100 PCIE, kui sinu töökoormused nõuavad 80 GB VRAM-i, andmekeskuse tasemel mäluribalaiust ja Hopperi compute capability 9.0 funktsioone. Kergema järeldustöö või väiksemate mudelite jaoks on väiksema VRAM-iga tööjaama või tavakasutaja GPU ökonoomsem, samas kui äärmuslik läbilaskevõime vajadus võib õigustada SXM-põhist andmekeskuse varianti.

H100 PCIE vs sarnased pilve-GPU-d

GPU	VRAM GPU kohta	FP32 arvutusjõudlus	Võimsuspiirang
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Vaata lähemalt →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Vaata lähemalt →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Vaata lähemalt →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Vaata lähemalt →

H100 PCIE pilve-GPU: korduma kippuvad küsimused

Rendi H100 PCIE pilve-GPU tunnikaupa

Vali mall, vali reaalajas konfiguratsioon ja ühendu SSH või brauseriterminali kaudu. Arveldus peatub, kui GPU kustutad.

Rendi H100 PCIE Kõik GPU-d