80 GB VRAM менен NVIDIA H100 PCIE GPU ижарага алыңыз
Cloudj платформасында H100 PCIE GPU'ларын саатына ижарага алыңыз: NVIDIA Hopper базасындагы 80 GB VRAM, болжол менен 41 TFLOPS FP32 жана моделдерди үйрөтүү менен LLM инференси үчүн 1760 GB/s эс тутум өткөрүмдүүлүгү. Бул 350 W кубаттуулук чегинде бир эле картада 80 GB алууну каалаган AI командалары үчүн Hopper архитектурасына эң ыңгайлуу кирүү чекити. PyTorch, vLLM же Unsloth шаблонун тандаңыз, жеткиликтүү H100 PCIE конфигурациясын ырастаңыз жана SSH аркылуу туташыңыз.
H100 PCIE мүнөздөмөлөрү
Бир GPUга VRAM
80 GB
Архитектурасы
NVIDIA Hopper
Эсептөө жөндөмдүүлүгү
9
FP32 эсептөө кубаттуулугу
≈ 41 TFLOPS
Эс тутумунун өткөрүмдүүлүгү
≈ 1760 GB/s
Кубаттуулук чеги
350 W
Көрсөткүчтөр тизмеде көрсөтүлгөн машиналар үчүн инфраструктура провайдери тарабынан берилген; чыныгы өндүрүмдүүлүк машинага жараша айырмаланышы мүмкүн.
Учурдагы H100 PCIE конфигурациялары жана баалары
Учурдагы жеткиликтүүлүк жана баалар тынымсыз жаңыланып турат. Акыркы баа буйрутма берүүдөн мурун такталат.
Азыр ижарага алууH100 PCIE булут GPU'сунда эмнелерди иштетсе болот
13B–34B моделдерин fine-tuning кылуу
80 GB эс тутуму BF16 форматында 30B классындагы моделдер үчүн LoRA'ны жана Unsloth менен 70B классындагы моделдер үчүн QLoRA'ны батырат.
Квантталган 70B моделдерин иштетүү (serving)
4-bit 70B моделин vLLM же SGLang аркылуу бир GPU'да жайгаштырыңыз жана прототиптөө учурунда бир нече GPU'га бөлүүдөн (sharding) качыңыз.
Аралаш тактыкта үйрөтүү (mixed-precision training)
Трансформерлер менен диффузиялык моделдерди нөлдөн баштап үйрөтүңүз же 9.0 эсептөө жөндөмдүүлүгү бар Hopper'де алдын ала үйрөтүүнү улантыңыз.
Видео жана сүрөт моделдерин изилдөө
ComfyUI'да кадимки колдонуучу карталарынын мүмкүнчүлүгүнөн көбүрөөк эс тутумду талап кылган чоң диффузиялык жана видео жаратуу моделдерин иштетиңиз.
H100 PCIE сиздин жүктөмүңүзгө ылайыктуу GPUбу?
Жумушчу жүктөмдөрүңүз 80 GB VRAM, дата-борбор деңгээлиндеги эс тутум өткөрүмдүүлүгүн жана Hopper compute capability 9.0 мүмкүнчүлүктөрүн талап кылганда H100 PCIE'ни тандаңыз. Жеңилирээк инференс же кичинекей моделдер үчүн VRAM көлөмү азыраак жумушчу станция же керектөөчү GPU'лары үнөмдүүрөөк келет, ал эми өтө жогорку өткөрүмдүүлүк талаптары SXM базасындагы дата-борбор вариантын талап кылышы мүмкүн.
H100 PCIE vs окшош булут GPU'лары
| GPU | Бир GPUга VRAM | FP32 эсептөө кубаттуулугу | Кубаттуулук чеги | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | Кененирээк → |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | Кененирээк → |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | Кененирээк → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | Кененирээк → |
H100 PCIE булут GPU'су: көп берилүүчү суроолор
H100 PCIE булут GPU'сун саатына ижарага алыңыз
Шаблонду тандаңыз, учурдагы конфигурацияны белгилеп, SSH же браузер терминалы аркылуу туташыңыз. Төлөм эсептөө GPU өчүрүлгөндө токтойт.