प्रति घंटे के हिसाब से NVIDIA H100 PCIE GPU किराए पर लें
NVIDIA H100 PCIE एक Hopper-आर्किटेक्चर वाला डेटासेंटर GPU है, जिसे चुनौतीपूर्ण डीप लर्निंग और साइंटिफिक कंप्यूटिंग वर्कलोड के लिए बनाया गया है। यह 350 W पावर एनवेलप के भीतर 80 GB VRAM, लगभग 1760 GB/s मेमोरी बैंडविड्थ और लगभग 41.0 TFLOPS की स्टैंडर्ड फ़्लोटिंग-पॉइंट कंप्यूट क्षमता प्रदान करता है। Cloudj पर, आप प्रति घंटे बिलिंग और पूर्ण SSH एक्सेस के साथ इस कंप्यूट कैपेबिलिटी 9.0 एक्सेलेरेटर को डिप्लॉय कर सकते हैं।
स्पेसिफिकेशन्स
प्रति GPU VRAM
80 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Hopper
कम्प्यूट क्षमता
9
FP32 कम्प्यूट
≈ 41 TFLOPS
मेमोरी बैंडविड्थ
≈ 1760 GB/s
पावर लिमिट
350 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 PCIE किस काम के लिए सबसे उपयुक्त है
लार्ज लैंग्वेज मॉडल इन्फ़रेंस
पहले से कॉन्फ़िगर किए गए vLLM या Ollama टेम्पलेट्स के साथ 80 GB VRAM और उच्च मेमोरी बैंडविड्थ का उपयोग करके मेमोरी में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को सर्व करें।
मॉडल फ़ाइन-ट्यूनिंग और ट्रेनिंग
Hopper आर्किटेक्चर और रेडी PyTorch/CUDA एनवायरनमेंट का उपयोग करके डीप न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन या फ़ाइन-ट्यून करें।
बैच इमेज जनरेशन
हाई-थ्रूपुट डिफ़्यूज़न पाइपलाइनों और जटिल ComfyUI वर्कफ़्लो को चलाएँ, जिन्हें अधिक मेमोरी क्षमता से लाभ मिलता है।
डेटा साइंस और सिमुलेशन
लगभग 41.0 TFLOPS की स्टैंडर्ड फ़्लोटिंग-पॉइंट परफ़ॉर्मेंस और लगभग 1760 GB/s मेमोरी थ्रूपुट के साथ कंप्यूट-इंटेंसिव सिमुलेशन और डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को निष्पादित करें।
क्या यह आपके लिए सही GPU है?
जब आपके वर्कलोड को 80 GB VRAM, डेटासेंटर-ग्रेड मेमोरी बैंडविड्थ और Hopper कंप्यूट कैपेबिलिटी 9.0 सुविधाओं की आवश्यकता हो, तो H100 PCIE चुनें। हल्के इन्फ़रेंस या छोटे मॉडलों के लिए कम VRAM वाला वर्कस्टेशन या कंज्यूमर GPU अधिक किफ़ायती होता है, जबकि अत्यधिक थ्रूपुट आवश्यकताओं के लिए SXM-आधारित डेटासेंटर वेरिएंट उपयुक्त हो सकता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
प्रति घंटे के हिसाब से H100 PCIE किराए पर लें
खाता बनाएँ, कॉन्फ़िगरेशन चुनें और SSH के ज़रिए कनेक्ट करें। जब आप GPU को हटाते हैं तो बिलिंग रुक जाती है।