Miks valida H100 PCIE asemel H100 SXM?

H100 SXM-i näitajad on 53.5 TFLOPS FP32 ja 2869 GB/s, võrreldes PCIE kaardi 41 TFLOPS ja 1760 GB/s-ga, ning selle võimsuspiirang on 350 W asemel 700 W. Tööde lõikes lõpetab see tavaliselt kiiremini.

Kas LLM-ide jaoks on parem H100 SXM või H200 NVL?

H200 NVL-il on 140 GB ja 3884 GB/s, mistõttu on see parim väga suurte mudelite ja pikkade kontekstide puhul. H100 SXM-il on suurem FP32 arvutusjõudlus (53.5 vs 48.3 TFLOPS) ja see sobib treenimistöödeks, mis mahuvad 80 GB sisse.

Kas ühel H100 SXM-il saab 70B mudelit peenhäälestada?

QLoRA abil küll: 4-bitised 70B kaalud võtavad umbes 35–40 GB, jättes ruumi adapteritele, aktivatsioonidele ja optimeerija olekule. 70B mudeli täielik 16-bitine peenhäälestus nõuab mitut GPU-d.

Mille eest ma maksan, kui H100 SXM server on platvormil Cloudj peatatud?

Tunnipõhise arvelduse korral maksad peatatud serveri puhul ainult ketta eest. Kui oled oma kontrollpunktid kopeerinud, kustuta server ja maksmine lõpeb täielikult.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Rendi NVIDIA H100 SXM GPU 80 GB VRAM-iga

Rendi H100 SXM pilve-GPU-servereid tunnipõhiselt platvormil Cloudj: 80 GB VRAM, NVIDIA Hopper, umbes 53.5 TFLOPS FP32 arvutusjõudlust ja 2869 GB/s mäluribalaiust. Tänu 700 W võimsuspiirangule on see H100 ideaalne meeskondadele, kes treenivad, peenhäälestavad ja käitavad suuri mudeleid ning vajavad arvutusteks tootevaliku kiireimat Hopperi moodulit. Käivita PyTorch, vLLM või Unsloth mall ja loo SSH-ühendus vaid paari sammuga.

Rendi H100 SXM Kõik GPU-d

H100 SXM tehnilised andmed

VRAM GPU kohta

80 GB

Arhitektuur

NVIDIA Hopper

Arvutusvõimekus (compute capability)

FP32 arvutusjõudlus

≈ 53.5 TFLOPS

Mälu ribalaius

≈ 2869 GB/s

Võimsuspiirang

700 W

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

Reaalajas H100 SXM konfiguratsioonid ja hinnad

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

Rendi kohe

Mida saab käitada H100 SXM pilve-GPU-l

Suure arvutuskoormusega mudelite treenimine

53.5 TFLOPS FP32 ja 700 W võimsuspiirang tagavad H100 SXM-ile suurima arvutusvõimsuse kõigi siin loetletud Hopperi kaartide seas.

Kiire LLM-inferents

2869 GB/s ribalaiust kiirendab tokenite genereerimist 16-bitiste 13B–34B mudelite või kvanditud 70B mudelite puhul.

7B–13B mudelite täielik peenhäälestus

80 GB jätab õigete optimeerimisseadetega piisavalt ruumi väiksemate LLM-ide täisparameetriliseks peenhäälestuseks, mitte ainult adapterite abil.

Difusiooni- ja videomudelite treenimine

Treeni või peenhäälesta pildi- ja videomudeleid, kus töötluse kiiruse määravad nii mälu maht kui ka arvutusvõimsus.

Kas H100 SXM on sinu töökoormusele õige GPU?

Vali H100 SXM, kui sinu treenimis- või inferentsikoormused nõuavad 80 GB suure ribalaiusega andmekeskuse mälu ja Hopperi arhitektuuri eeliseid. Väiksem tööjaama- või tavakasutaja GPU on praktilisem valik kergema arendustöö või väikeste mudelite jaoks, samas kui uuem või suurema mahuga andmekeskuse GPU on eelistatum, kui üks eksemplar ei mahuta kogu sinu mudelit 80 GB VRAM-i.

H100 SXM vs sarnased pilve-GPU-d

GPU	VRAM GPU kohta	FP32 arvutusjõudlus	Võimsuspiirang
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 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 SXM pilve-GPU: korduma kippuvad küsimused

Rendi H100 SXM pilve-GPU tunnikaupa

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

Rendi H100 SXM Kõik GPU-d