80 GB VRAM менен NVIDIA H100 SXM GPU ижарага алыңыз
Cloudj аркылуу H100 SXM булуттук GPU серверлерин саатына ижарага алыңыз: 80 GB VRAM, NVIDIA Hopper, болжол менен 53.5 TFLOPS FP32 жана 2869 GB/s эс тутум өткөрүү жөндөмдүүлүгү. 700 W кубаттуулук чеги менен бул H100 — чоң моделдерди окутуп, тактап (fine-tune) жана иштеткен, ошондой эле эсептөө кубаттуулугу боюнча катардагы эң ылдам Hopper модулун каалаган командалар үчүн. PyTorch, vLLM же Unsloth шаблонун иштетип, бир нече кадамда SSH аркылуу туташыңыз.
H100 SXM мүнөздөмөлөрү
Бир GPUга VRAM
80 GB
Архитектурасы
NVIDIA Hopper
Эсептөө жөндөмдүүлүгү
9
FP32 эсептөө кубаттуулугу
≈ 53.5 TFLOPS
Эс тутумунун өткөрүмдүүлүгү
≈ 2869 GB/s
Кубаттуулук чеги
700 W
Көрсөткүчтөр тизмеде көрсөтүлгөн машиналар үчүн инфраструктура провайдери тарабынан берилген; чыныгы өндүрүмдүүлүк машинага жараша айырмаланышы мүмкүн.
Учурдагы H100 SXM конфигурациялары жана баалары
Учурдагы жеткиликтүүлүк жана баалар тынымсыз жаңыланып турат. Акыркы баа буйрутма берүүдөн мурун такталат.
Азыр ижарага алууH100 SXM булут GPU'сунда эмнелерди иштетсе болот
Эсептөө кубаттуулугун көп талап кылган окутуу
53.5 TFLOPS FP32 жана 700 W кубаттуулук чеги H100 SXM картасына бул жерде көрсөтүлгөн бардык Hopper карталарынын ичинен эң жогорку эсептөө кубаттуулугун берет.
Ыкчам LLM инференси
2869 GB/s өткөрүү жөндөмдүүлүгү 16-биттик 13B–34B моделдери же квантталган 70B моделдери үчүн токен жаратууну ылдамдатат.
7B–13B моделдерин толук тактоо
80 GB эс тутуму оптималдаштыргычтын туура жөндөөлөрү менен адаптерлерди гана эмес, чакан LLM моделдерин бардык параметрлери боюнча толук тактоого (full-parameter fine-tuning) жетиштүү орун калтырат.
Диффузиялык жана видео моделдерди окутуу
Иштөө убактысын эс тутум да, эсептөө кубаттуулугу да аныктай турган сүрөт жана видео моделдерин окутуңуз же тактаңыз.
H100 SXM сиздин жүктөмүңүзгө ылайыктуу GPUбу?
Окутуу же инференс жүктөмдөрүңүз 80 GB жогорку ылдамдыктагы дата-борбордук эс тутумун жана Hopper архитектурасынын мүмкүнчүлүктөрүн талап кылганда H100 SXMди тандаңыз. Жеңил иштеп чыгуу же чакан моделдер үчүн жумушчу станциялар же керектөөчү GPU'лары ыңгайлуураак тандоо болот, ал эми бир инстанс бүтүндөй моделиңизди 80 GB VRAM көлөмүнө батыра албаса, жаңыраак же сыйымдуулугу жогору дата-борбордук GPU тандаган оң.
H100 SXM vs окшош булут GPU'лары
| GPU | Бир GPUга VRAM | FP32 эсептөө кубаттуулугу | Кубаттуулук чеги | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | |
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 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 SXM булут GPU'су: көп берилүүчү суроолор
H100 SXM булут GPU'сун саатына ижарага алыңыз
Шаблонду тандаңыз, учурдагы конфигурацияны белгилеп, SSH же браузер терминалы аркылуу туташыңыз. Төлөм эсептөө GPU өчүрүлгөндө токтойт.