Apakah H100 PCIE cocok untuk fine-tuning dan inferensi LLM?

Ya, VRAM sebesar 80 GB dan bandwidth memori sekitar 1760 GB/s menjadikannya sangat cocok untuk menghosting dan melatih model berukuran besar. Anda dapat langsung memulai menggunakan templat yang telah dikonfigurasi untuk PyTorch/CUDA, vLLM, atau Ollama.

Bagaimana perbandingan H100 PCIE dengan SXM atau GPU workstation yang lebih kecil?

H100 PCIE beroperasi pada TDP 350 W, menawarkan konsumsi daya yang lebih rendah dan kompatibilitas PCIe standar dibandingkan dengan varian pusat data SXM berdaya lebih tinggi. Dibandingkan dengan kartu workstation atau konsumen, GPU ini menyediakan VRAM yang jauh lebih besar yaitu 80 GB serta bandwidth memori yang lebih tinggi.

Dukungan perangkat lunak dan kapabilitas komputasi apa yang dimiliki GPU ini?

Berbasis arsitektur NVIDIA Hopper, H100 PCIE mendukung kapabilitas komputasi CUDA 9.0. Anda dapat meluncurkan instance dengan templat siap pakai termasuk PyTorch/CUDA dan ComfyUI, atau mengonfigurasi stack Anda sendiri melalui akses SSH.

Bagaimana sistem tagihan untuk instance H100 PCIE di Cloudj?

Instance di Cloudj menggunakan sistem tagihan per jam yang praktis, sehingga Anda hanya membayar untuk waktu saat GPU Anda aktif. Akses SSH penuh sudah termasuk dalam setiap deployment.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Sewa GPU NVIDIA H100 PCIE per jam

NVIDIA H100 PCIE adalah GPU pusat data berarsitektur Hopper yang dirancang untuk beban kerja deep learning dan komputasi ilmiah yang berat. GPU ini menyediakan VRAM sebesar 80 GB, bandwidth memori sekitar 1760 GB/s, dan komputasi floating-point standar sekitar 41.0 TFLOPS dalam batas daya 350 W. Di Cloudj, Anda dapat men-deploy akselerator dengan kapabilitas komputasi 9.0 ini melalui tagihan per jam dan akses SSH penuh.

Sewa H100 PCIE Semua GPU

Spesifikasi

VRAM per GPU

80 GB

Arsitektur

NVIDIA Hopper

Kemampuan komputasi

Komputasi FP32

≈ 41 TFLOPS

Bandwidth memori

≈ 1760 GB/s

Batas daya

350 W

Nilai dilaporkan oleh penyedia infrastruktur untuk mesin yang saat ini terdaftar; performa sebenarnya bervariasi tergantung mesin.

Konfigurasi yang tersedia

Stok dan harga langsung, diperbarui terus-menerus. Harga akhir dikonfirmasi sebelum Anda memesan.

Sewa sekarang

Kegunaan utama H100 PCIE

Inferensi Model Bahasa Besar

Layani model bahasa besar di dalam memori menggunakan VRAM 80 GB dan bandwidth memori tinggi bersama templat vLLM atau Ollama yang telah dikonfigurasi sebelumnya.

Fine-Tuning dan Pelatihan Model

Latih atau lakukan fine-tuning pada jaringan saraf tiruan mendalam menggunakan arsitektur Hopper dan lingkungan PyTorch/CUDA yang siap pakai.

Pembuatan Gambar Batch

Jalankan pipeline difusi ber-throughput tinggi dan alur kerja ComfyUI yang kompleks dengan memanfaatkan kapasitas memori yang besar.

Sains Data dan Simulasi

Jalankan simulasi intensif komputasi dan tugas pemrosesan data dengan performa floating-point standar sekitar 41.0 TFLOPS serta throughput memori sekitar 1760 GB/s.

Apakah ini GPU yang tepat untuk Anda?

Pilih H100 PCIE ketika beban kerja Anda memerlukan VRAM 80 GB, bandwidth memori kelas pusat data, dan fitur kapabilitas komputasi Hopper 9.0. Untuk inferensi yang lebih ringan atau model yang lebih kecil, GPU workstation atau konsumen dengan VRAM lebih kecil lebih ekonomis, sedangkan kebutuhan throughput ekstrem mungkin memerlukan varian pusat data berbasis SXM.

Bandingkan dengan GPU serupa

GPU	VRAM per GPU	Komputasi FP32	Batas daya
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Detail →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Detail →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Detail →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Detail →

Pertanyaan yang sering diajukan

Sewa H100 PCIE per jam

Buat akun, pilih konfigurasi, dan hubungkan melalui SSH. Tagihan berhenti saat Anda menghapus GPU.

Sewa H100 PCIE Semua GPU