प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA H100 NVL GPU किराए पर लें
NVIDIA H100 NVL एक Hopper-आर्किटेक्चर डेटासेंटर GPU है जो 94 GB VRAM और कंप्यूट क्षमता 9.0 से लैस है। यह 400 W के थर्मल एनवलप में लगभग 48.3 TFLOPS की सिंगल-प्रिसिशन परफॉर्मेंस और लगभग 3381 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है। Cloudj पर प्रति-घंटे की बिलिंग, SSH एक्सेस, और PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama तथा ComfyUI के लिए तैयार टेम्पलेट्स के साथ H100 NVL किराए पर लें।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
94 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Hopper
कम्प्यूट क्षमता
9
FP32 कम्प्यूट
≈ 48.3 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 3381 GB/s
पावर लिमिट
400 W
ये मान वर्तमान में सूचीबद्ध मशीनों के लिए इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता द्वारा बताए गए हैं; वास्तविक प्रदर्शन मशीन के अनुसार भिन्न हो सकता है।
उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन
लाइव स्टॉक और कीमतें लगातार अपडेट की जाती हैं। ऑर्डर करने से पहले अंतिम कीमत की पुष्टि की जाती है।
अभी किराए पर लेंH100 NVL किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
Large Language Model इन्फरेंस
तेज़ टोकन जनरेशन के लिए 94 GB VRAM और लगभग 3381 GB/s की मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करते हुए vLLM या Ollama के साथ उच्च-क्षमता वाले लैंग्वेज मॉडल डिप्लॉय करें।
डीप लर्निंग फाइन-ट्यूनिंग
Hopper आर्किटेक्चर के फीचर्स और कंप्यूट क्षमता 9.0 का उपयोग करके PyTorch में न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन और फाइन-ट्यून करें।
हाई-रेज़ोल्यूशन इमेज जनरेशन
सिस्टम RAM पर ऑफलोड किए बिना मेमोरी में जटिल ComfyUI वर्कफ़्लो और बड़े डिफ्यूजन पाइपलाइन चलाएँ।
वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और सिमुलेशन
मेमोरी-इंटेंसिव डेटासेंटर वर्कलोड निष्पादित करें जो लगभग 48.3 TFLOPS के सिंगल-प्रिसिशन कंप्यूट से लाभान्वित होते हैं।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपके AI या कंप्यूट वर्कलोड को मानक डेटासेंटर कार्ड की तुलना में अधिक मेमोरी (94 GB VRAM तक) की आवश्यकता हो, तब H100 NVL चुनें। हल्के इन्फरेंस और डेवलपमेंट के लिए एक छोटा वर्कस्टेशन या कंज्यूमर GPU बेहतर विकल्प है, जबकि यदि आपके मॉडल 94 GB से अधिक हैं तो मल्टी-GPU सेटअप या बड़े मेमोरी टियर की आवश्यकता होती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से H100 NVL किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।