השכרת GPU מדגם NVIDIA H100 PCIE עם 80 GB VRAM
השכרת מעבדי GPU מדגם H100 PCIE לפי שעה ב-Cloudj: זיכרון 80 GB VRAM בארכיטקטורת NVIDIA Hopper, כ-41 TFLOPS ב-FP32 ורוחב פס זיכרון של 1760 GB/s לאימון מודלים ולהרצת מודלי שפה (LLM inference). זוהי נקודת הכניסה ל-Hopper עבור צוותי AI שזקוקים ל-80 GB על גבי כרטיס בודד במגבלת הספק של 350 W. בחרו תבנית מוכנה של PyTorch, vLLM או Unsloth, אשרו תצורת H100 PCIE זמינה בזמן אמת והתחברו ישירות ב-SSH.
מפרט טכני של H100 PCIE
VRAM לכל GPU
80 GB
ארכיטקטורה
NVIDIA Hopper
יכולת חישוב (Compute capability)
9
ביצועי חישוב FP32
≈ 41 TFLOPS
רוחב פס זיכרון
≈ 1760 GB/s
מגבלת הספק
350 W
ערכים שנמסרו על ידי ספק התשתית עבור מכונות המוצגות כעת; הביצועים בפועל משתנים ממכונה למכונה.
תצורות ומחירי H100 PCIE בזמן אמת
מלאי ומחירים בזמן אמת, מתעדכנים באופן שוטף. המחיר הסופי מאושר לפני ביצוע ההזמנה.
שכרו עכשיומה אפשר להריץ על ה-GPU בענן מדגם H100 PCIE
Fine-tuning למודלים של 13B–34B
נפח של 80 GB מתאים ל-LoRA על מודלים מסדר גודל של 30B ב-BF16, ול-QLoRA על מודלים של 70B באמצעות Unsloth.
הרצה והגשה (Serving) של מודלי 70B מקוונטטים
הריצו מודל 70B ב-4-bit עם vLLM או SGLang על גבי GPU בודד, כדי להימנע מפיצול בין כרטיסים (multi-GPU sharding) בשלבי הפיתוח והפרוטוטייפינג.
אימון בדיוק מעורב (Mixed-precision)
אמנו מודלי transformers ו-diffusion מאפס או המשיכו pre-training על גבי Hopper עם יכולת מחשוב (compute capability) 9.0.
מחקר ופיתוח של מודלי וידאו ותמונה
הריצו מודלי diffusion ויצירת וידאו מתקדמים ב-ComfyUI שדורשים נפח זיכרון מעבר לכל כרטיס מסך ביתי (consumer).
האם H100 PCIE הוא ה-GPU המתאים לעומסי העבודה שלך?
בחרו ב-H100 PCIE כאשר עומסי העבודה שלכם דורשים 80 GB של VRAM, רוחב פס זיכרון ברמת Data Center ותכונות compute capability 9.0 של Hopper. עבור הסקה קלה יותר או מודלים קטנים, מעבד GPU לתחנות עבודה או כרטיס ביתי עם פחות VRAM יהיו חסכוניים יותר, בעוד שדרישות תפוקה (throughput) קיצוניות עשויות להצדיק גרסת Data Center מבוססת SXM.
GPU ענן מדגם H100 PCIE: שאלות נפוצות
שכרו GPU ענן מדגם H100 PCIE לפי שעה
בחרו תבנית, בחרו תצורה פעילה והתחברו באמצעות SSH או דרך הטרמינל בדפדפן. החיוב נפסק ברגע שמוחקים את ה-GPU.