იქირავეთ NVIDIA H100 PCIE GPU 80 GB VRAM-ით
იქირავეთ H100 PCIE GPU საათობრივად Cloudj-ზე: 80 GB VRAM NVIDIA Hopper-ზე, დაახლოებით 41 TFLOPS FP32 და 1760 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა სწავლებისა (training) და LLM ინფერენსისთვის. ეს არის Hopper-ის საუკეთესო საწყისი წერტილი AI გუნდებისთვის, რომლებსაც სურთ 80 GB ერთ ბარათზე 350 W სიმძლავრის ლიმიტით. აირჩიეთ PyTorch-ის, vLLM-ის ან Unsloth-ის შაბლონი, დაადასტურეთ აქტიური H100 PCIE კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით.
H100 PCIE-ის სპეციფიკაციები
VRAM თითოეულ GPU-ზე
80 GB
არქიტექტურა
NVIDIA Hopper
Compute capability
9
FP32 გამოთვლები
≈ 41 TFLOPS
მეხსიერების გამტარობა
≈ 1760 GB/s
სიმძლავრის ლიმიტი (TDP)
350 W
მნიშვნელობები მოწოდებულია ინფრასტრუქტურის პროვაიდერის მიერ ამჟამად განთავსებული სერვერებისთვის; რეალური წარმადობა შეიძლება განსხვავდებოდეს კონკრეტული აპარატურის მიხედვით.
H100 PCIE-ის მიმდინარე კონფიგურაციები და ფასები
მარაგები და ფასები განახლებადია რეალურ დროში. საბოლოო ფასის დადასტურება ხდება შეკვეთამდე.
იქირავეთ ახლავერა შეგიძლიათ გაუშვათ H100 PCIE ღრუბლოვან GPU-ზე
13B–34B მოდელების fine-tuning
80 GB იდეალურია LoRA-სთვის 30B კლასის მოდელებზე BF16-ში და QLoRA-სთვის 70B კლასის მოდელებზე Unsloth-ით.
დაკვანტული 70B მოდელების სერვინგი (serving)
გაუშვით 4-bit 70B მოდელი vLLM-ით ან SGLang-ით ერთ GPU-ზე, რათა თავიდან აირიდოთ multi-GPU sharding პროტოტიპირებისას.
Mixed-precision სწავლება
ასწავლეთ ტრანსფორმერები და დიფუზიური მოდელები ნულიდან ან გააგრძელეთ pre-training Hopper-ზე compute capability 9.0 მხარდაჭერით.
ვიდეო და გამოსახულების მოდელების კვლევა
გაუშვით დიდი დიფუზიური და ვიდეო გენერაციის მოდელები ComfyUI-ში, რომლებსაც ნებისმიერ სამომხმარებლო ბარათზე მეტი მეხსიერება სჭირდებათ.
არის თუ არა H100 PCIE შესაფერისი GPU თქვენი დატვირთვისთვის?
აირჩიეთ H100 PCIE, როდესაც თქვენი დატვირთვა მოითხოვს 80 GB VRAM-ს, მონაცემთა ცენტრის დონის მეხსიერების გამტარუნარიანობას და Hopper compute capability 9.0-ის ფუნქციებს. შედარებით მსუბუქი ინფერენსისთვის ან მცირე მოდელებისთვის ნაკლები VRAM-ის მქონე სამუშაო სადგურის (workstation) ან სამომხმარებლო GPU უფრო ეკონომიურია, ხოლო მაქსიმალური გამტარუნარიანობის მოთხოვნებისთვის შესაძლოა SXM-ზე დაფუძნებული მონაცემთა ცენტრის ვერსია იყოს მიზანშეწონილი.
H100 PCIE vs მსგავსი ღრუბლოვანი GPU-ები
| GPU | VRAM თითოეულ GPU-ზე | FP32 გამოთვლები | სიმძლავრის ლიმიტი (TDP) | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | დეტალები → |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | დეტალები → |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | დეტალები → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | დეტალები → |
H100 PCIE ღრუბლოვანი GPU: ხშირად დასმული კითხვები
იქირავეთ H100 PCIE ღრუბლოვანი GPU საათობრივად
აირჩიეთ შაბლონი, შეარჩიეთ ხელმისაწვდომი კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით ან ბრაუზერის ტერმინალით. გადახდა ჩერდება GPU-ის წაშლისთანავე.