H100 PCIE ឬ A100៖ តើការដំឡើងជំនាន់ពិតជាចំណេញដែរឬទេ?

ផ្អែកលើលក្ខណៈបច្ចេកទេសជាក់ស្តែង H100 PCIE មានអង្គចងចាំទ្វេដងធៀបនឹង A100 40 GB, កម្លាំង FP32 លឿនជាងប្រហែល 2.6 ដង (41 ធៀបនឹង 15.6 TFLOPS) និង bandwidth ធំជាង (1760 ធៀបនឹង 1313 GB/s)។ ការងារដែលត្រូវការកម្លាំងគណនាខ្លាំង ឬទំហំ memory ច្រើន នឹងបញ្ចប់លឿនជាងមុន ដែលជួយទូទាត់សងថ្លៃឈ្នួលម៉ោងខ្ពស់ជាងនេះបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។

តើ H100 PCIE ខុសគ្នាដូចម្តេចធៀបនឹង H100 SXM?

ទាំងពីរមានទំហំ 80 GB ដូចគ្នា។ ប៉ុន្តែ H100 SXM មានកម្លាំងរហូតដល់ 53.5 TFLOPS និង bandwidth 2869 GB/s ជាមួយកម្រិតថាមពល 700 W ដូច្នេះវាមានល្បឿនលឿនជាង រីឯ H100 PCIE ដែលប្រើថាមពលត្រឹម 350 W គឺជាជម្រើសប្រើថាមពលទាបសម្រាប់កិច្ចការដែលស័ក្តិសមនឹងកម្លាំង throughput របស់វា។

តើទំហំម៉ូដែលណាខ្លះដែលអាចដំណើរការលើ 80 GB?

ប្រហែល 34B parameters ក្នុងកម្រិត 16-bit ជាមួយទំហំ context បម្រុងទុក ឬម៉ូដែលកម្រិត 70B ដែលបានធ្វើ quantization ទៅ 4 bits។ សម្រាប់កម្រិត 16-bit 70B សូមពិចារណាលើ H200 NVL ទំហំ 140 GB វិញ។

តើខ្ញុំអាចចាប់ផ្តើមប្រើ H100 PCIE លើ Cloudj បានលឿនកម្រិតណា?

គ្រាន់តែជ្រើសរើស template, រើសម៉ាស៊ីន H100 PCIE ដែលមានស្រាប់ពីបញ្ជីផ្ទាល់ ហើយបញ្ជាក់តម្លៃ នោះ server នឹងត្រូវបង្កើតឡើងភ្លាមៗពីសមតុល្យគណនីរបស់អ្នក ហើយអ្នកអាចភ្ជាប់ការប្រើប្រាស់តាមរយៈ SSH ឬ terminal លើ browser បានភ្លាម។

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

ជួល GPU NVIDIA H100 PCIE ដែលមាន 80 GB VRAM

ជួល GPU H100 PCIE គិតជាម៉ោងនៅលើ Cloudj៖ VRAM ទំហំ 80 GB លើស្ថាបត្យកម្ម NVIDIA Hopper, កម្លាំងគណនាប្រហែល 41 TFLOPS FP32 និងកម្រិត memory bandwidth 1760 GB/s សម្រាប់ការបង្វឹក (training) និង LLM inference។ នេះគឺជាជម្រើសចាប់ផ្តើមដ៏ល្អបំផុតសម្រាប់ស្ថាបត្យកម្ម Hopper សម្រាប់ក្រុមការងារ AI ដែលត្រូវការទំហំ 80 GB លើកាតតែមួយ ជាមួយកម្រិតថាមពលអគ្គិសនី 350 W។ ជ្រើសរើស template PyTorch, vLLM ឬ Unsloth រួចផ្ទៀងផ្ទាត់ការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ H100 PCIE ផ្ទាល់ ហើយភ្ជាប់ការប្រើប្រាស់ភ្លាមៗតាមរយៈ SSH។

ជួល H100 PCIE GPU ទាំងអស់

លក្ខណៈបច្ចេកទេស H100 PCIE

VRAM ក្នុងមួយ GPU

80 GB

ស្ថាបត្យកម្ម

NVIDIA Hopper

សមត្ថភាពគណនា

ការគណនា FP32

≈ 41 TFLOPS

កម្រិតបញ្ជូនអង្គចងចាំ

≈ 1760 GB/s

ដែនកំណត់ថាមពល

350 W

តម្លៃដែលបានរាយការណ៍ដោយអ្នកផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ម៉ាស៊ីនដែលមានក្នុងបញ្ជីបច្ចុប្បន្ន។ ប្រសិទ្ធភាពជាក់ស្តែងអាចប្រែប្រួលទៅតាមម៉ាស៊ីន។

ជម្រើសកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងតម្លៃ H100 PCIE ជាក់ស្តែង

ស្តុកជាក់ស្តែង និងតម្លៃត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពជាបន្តបន្ទាប់។ តម្លៃចុងក្រោយនឹងត្រូវបានបញ្ជាក់មុនពេលអ្នកបញ្ជាទិញ។

ជួលឥឡូវនេះ

អ្វីដែលអ្នកអាចដំណើរការនៅលើ cloud GPU H100 PCIE

Fine-tuning ម៉ូដែលទំហំ 13B–34B

ទំហំ 80 GB អាចដំណើរការ LoRA លើម៉ូដែលកម្រិត 30B ក្នុងទម្រង់ BF16 និងដំណើរការ QLoRA លើម៉ូដែលកម្រិត 70B ជាមួយ Unsloth បានយ៉ាងរលូន។

ការដាក់ឱ្យដំណើរការ (Serving) ម៉ូដែល 70B quantized

Host ម៉ូដែល 70B កម្រិត 4-bit ជាមួយ vLLM ឬ SGLang លើ GPU តែមួយ ដោយមិនបាច់បំបែកការងារឆ្លង GPU ច្រើន (multi-GPU sharding) អំឡុងពេលធ្វើតេស្តសាកល្បងនោះឡើយ។

ការបង្វឹកបែប Mixed-precision training

បង្វឹកម៉ូដែល transformers និង diffusion ចាប់ពីដំបូង ឬបន្តធ្វើ pre-training លើ Hopper ជាមួយ compute capability 9.0។

ការស្រាវជ្រាវលើម៉ូដែលវីដេអូ និងរូបភាព

ដំណើរការម៉ូដែលបង្កើតវីដេអូ និង diffusion ធំៗនៅក្នុង ComfyUI ដែលទាមទារអង្គចងចាំច្រើនជាងកាតកម្រិតទូទៅ (consumer card) អាចផ្ទុកបាន។

តើ H100 PCIE ជា GPU ដ៏ស័ក្តិសមសម្រាប់បន្ទុកការងាររបស់អ្នកដែរឬទេ?

ជ្រើសរើស H100 PCIE នៅពេលដែលការងាររបស់អ្នកទាមទារ VRAM 80 GB, memory bandwidth កម្រិត datacenter និងមុខងារ Hopper compute capability 9.0។ សម្រាប់ការដំណើរការ inference កម្រិតស្រាល ឬម៉ូដែលតូចៗ ការប្រើប្រាស់ workstation ឬ GPU កម្រិតទូទៅដែលមាន VRAM តិចជាង គឺសន្សំសំចៃជាង ខណៈដែលតម្រូវការល្បឿនដំណើរការខ្ពស់បំផុត (throughput) ប្រហែលជាត្រូវការពូកែ SXM កម្រិត datacenter វិញ។

H100 PCIE ធៀបនឹង cloud GPU ស្រដៀងគ្នា

GPU	VRAM ក្នុងមួយ GPU	ការគណនា FP32	ដែនកំណត់ថាមពល
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	ព័ត៌មានលម្អិត →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	ព័ត៌មានលម្អិត →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	ព័ត៌មានលម្អិត →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	ព័ត៌មានលម្អិត →

cloud GPU H100 PCIE៖ សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

ជួល cloud GPU H100 PCIE គិតជាម៉ោង

ជ្រើសរើស template, ជ្រើសរើសការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធជាក់ស្តែង ហើយភ្ជាប់តាមរយៈ SSH ឬ browser terminal។ ការគិតប្រាក់នឹងបញ្ឈប់ភ្លាមៗនៅពេលអ្នកលុប GPU។

ជួល H100 PCIE GPU ទាំងអស់