H100 PCIE, թե՞ A100. արժե՞ արդյոք թարմացնել:

Ըստ նշված բնութագրերի՝ H100 PCIE-ն ունի երկու անգամ ավելի շատ հիշողություն, քան A100 40 GB-ը, մոտ 2.6 անգամ ավելի շատ FP32 (41՝ 15.6 TFLOPS-ի դիմաց) և ավելի մեծ թողունակություն (1760՝ 1313 GB/s-ի դիմաց): Հաշվարկային կամ հիշողության սահմանափակում ունեցող առաջադրանքներն ավելի արագ են ավարտվում, ինչը փոխհատուցում է ավելի բարձր ժամավճարը:

Ինչպե՞ս է H100 PCIE-ն համեմատվում H100 SXM-ի հետ:

Երկուսն էլ ունեն 80 GB: H100 SXM-ը նշված է 53.5 TFLOPS և 2869 GB/s ցուցանիշներով՝ 700 W սահմանաչափով, ուստի այն ավելի արագ է. իսկ 350 W-ով H100 PCIE-ն ավելի ցածր էներգասպառման տարբերակն է այն աշխատանքների համար, որոնք բավարարվում են դրա թողունակությամբ:

Ո՞ր չափի մոդելներն են տեղավորվում 80 GB-ում:

Մոտ 34B պարամետր 16-bit-ով՝ կոնտեքստի պահուստով, կամ 70B կարգի մոդելներ՝ քվանտավորված մինչև 4 bit: 16-bit 70B-ի համար դիտարկեք 140 GB H200 NVL-ը:

Որքա՞ն արագ կարող եմ գործարկել H100 PCIE Cloudj-ում:

Ընտրեք շաբլոն, իրական ցանկից ընտրեք առկա H100 PCIE-ն և հաստատեք գինը. սերվերը ստեղծվում է ձեր հաշվեկշռից, և դուք միանում եք SSH-ով կամ բրաուզերի տերմինալով:

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Վարձեք NVIDIA H100 PCIE GPU 80 GB VRAM-ով

Վարձակալեք H100 PCIE GPU-ներ ժամավճարով Cloudj-ում՝ 80 GB VRAM NVIDIA Hopper-ի վրա, մոտ 41 TFLOPS FP32 և 1760 GB/s հիշողության թողունակություն թրեյնինգի ու LLM ինֆերենսի համար: Սա մուտքի կետ է դեպի Hopper այն AI թիմերի համար, որոնք ցանկանում են 80 GB մեկ քարտի վրա՝ 350 W հզորության սահմանաչափով: Ընտրեք PyTorch, vLLM կամ Unsloth շաբլոն, հաստատեք հասանելի H100 PCIE կոնֆիգուրացիան և միացեք SSH-ով:

Վարձակալել H100 PCIE Բոլոր GPU-ները

H100 PCIE-ի տեխնիկական բնութագրերը

VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար

80 GB

Ճարտարապետություն

NVIDIA Hopper

Հաշվողական հնարավորություն

FP32 հաշվարկներ

≈ 41 TFLOPS

Հիշողության թողունակություն

≈ 1760 GB/s

Էներգասպառման սահմանաչափ

350 W

Ներկայացված մեքենաների համար ենթակառուցվածքի մատակարարի նշած արժեքները. իրական արտադրողականությունը կարող է տարբերվել ըստ մեքենայի:

Առկա H100 PCIE կոնֆիգուրացիաներ և գներ

Առկայություն և գներ իրական ժամանակում՝ մշտական թարմացմամբ: Վերջնական արժեքը հաստատվում է պատվիրելուց առաջ:

Վարձակալել հիմա

Ինչ կարող եք գործարկել H100 PCIE ամպային GPU-ով

13B–34B մոդելների fine-tuning

80 GB-ը բավարար է BF16-ով 30B կարգի մոդելների LoRA-ի և Unsloth-ով 70B կարգի մոդելների QLoRA-ի համար:

Քվանտավորված 70B մոդելների սպասարկում

Տեղակայեք 4-bit 70B մոդել vLLM-ով կամ SGLang-ով մեկ GPU-ի վրա, որպեսզի նախատիպերի ստեղծման ժամանակ խուսափեք multi-GPU sharding-ից:

Mixed-precision թրեյնինգ

Մարզեք տրանսֆորմերներ և diffusion մոդելներ զրոյից կամ շարունակեք pre-training-ը Hopper-ի վրա՝ compute capability 9.0-ով:

Տեսանյութերի և պատկերների մոդելների հետազոտություն

ComfyUI-ում գործարկեք խոշոր diffusion և վիդեո գեներացման մոդելներ, որոնք պահանջում են ավելի շատ հիշողություն, քան ցանկացած սպառողական քարտ:

Արդյո՞ք H100 PCIE-ը ճիշտ GPU է ձեր ծանրաբեռնվածության համար

Ընտրեք H100 PCIE-ն, երբ ձեր ծանրաբեռնվածությունները պահանջում են 80 GB VRAM, տվյալների կենտրոնի մակարդակի հիշողության թողունակություն և Hopper compute capability 9.0 հնարավորություններ: Ավելի թեթև ինֆերենսի կամ ավելի փոքր մոդելների համար ավելի քիչ VRAM ունեցող աշխատանքային կայանի կամ սպառողական GPU-ն ավելի մատչելի է, իսկ առավելագույն թողունակության պահանջների դեպքում կարող է պահանջվել SXM հիմքով տվյալների կենտրոնի տարբերակ:

H100 PCIE-ն ընդդեմ նմանատիպ ամպային GPU-ների

GPU	VRAM յուրաքանչյուր GPU-ի համար	FP32 հաշվարկներ	Էներգասպառման սահմանաչափ
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Մանրամասներ →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Մանրամասներ →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Մանրամասներ →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Մանրամասներ →

H100 PCIE ամպային GPU. հաճախ տրվող հարցեր

Վարձակալեք H100 PCIE ամպային GPU-ն ժամավճարով

Ընտրեք ձևանմուշը, ընտրեք հասանելի կոնֆիգուրացիան և միացեք SSH-ի կամ բրաուզերի տերմինալի միջոցով: Գանձումը դադարում է GPU-ն ջնջելու պահից:

Վարձակալել H100 PCIE Բոլոր GPU-ները