94 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA H100 NVL GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် H100 NVL cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းပါ - large-model inference အတွက် 94 GB VRAM၊ NVIDIA Hopper နှင့် memory bandwidth 3381 GB/s ဝန်းကျင် ပါဝင်သည်။ 80 GB H100 ထက် ပိုမိုများပြားသော memory နှင့် အဆပေါင်းများစွာ ပိုမိုမြန်ဆန်သော decoding လိုအပ်သည့် LLM အဖွဲ့များအတွက် အထူးထုတ်လုပ်ထားပြီး 400 W power limit ဖြင့် 48.3 TFLOPS FP32 ကို ပေးစွမ်းသည်။ vLLM သို့မဟုတ် SGLang template ဖြင့် စတင်ပါ၊ အသင့်သုံးနိုင်သော H100 NVL configuration တစ်ခုကို ရွေးချယ်ပြီး SSH ဖြင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။
H100 NVL အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
94 GB
Architecture
NVIDIA Hopper
Compute capability
9
FP32 compute
≈ 48.3 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 3381 GB/s
Power limit
400 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော H100 NVL configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်H100 NVL cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
မြန်နှုန်းမြင့် LLM serving
3381 GB/s bandwidth သည် token ထုတ်လုပ်မှုနှုန်းကို သိသိသာသာ မြန်ဆန်စေပြီး 94 GB ကြောင့် quantized 70B model နှင့် ကြီးမားသော KV cache ကို GPU တစ်လုံးတည်းပေါ်တွင် အသုံးပြုနိုင်သည်။
Long-context နှင့် RAG pipeline များ
80 GB ကတ်ထက် ပိုမိုရရှိလာသော အပို 14 GB သည် context length နှင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်း request များကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် တိုက်ရိုက် အထောက်အကူပြုပါသည်။
30B–70B model များကို fine-tuning ပြုလုပ်ခြင်း
Hopper GPU တစ်လုံးတည်းဖြင့် 30B-class model များတွင် LoRA ကို BF16 ဖြင့် သို့မဟုတ် 70B-class model များတွင် Unsloth ဖြင့် QLoRA ကို run နိုင်သည်။
ကြီးမားသော အတိုင်းအတာဖြင့် Model evaluation ပြုလုပ်ခြင်း
Checkpoint တစ်လျှောက် benchmark suite များနှင့် A/B evaluation များကို လျင်မြန်စွာ run ပြီး ရမှတ်များ ထွက်ပေါ်လာပါက server ကို ချက်ချင်း ဖျက်ပစ်နိုင်ပါသည်။
H100 NVL သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
သင့် AI သို့မဟုတ် compute workload များအတွက် standard datacenter ကတ်များ ပေးစွမ်းနိုင်သည်ထက် ပိုမိုသော memory ပမာဏ (VRAM 94 GB အထိ) လိုအပ်သည့်အခါ H100 NVL ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပေါ့ပါးသော inference နှင့် development ပြုလုပ်ရန်အတွက် workstation အသေးစား သို့မဟုတ် consumer GPU များက ပိုမိုသင့်လျော်ပြီး သင့် model များသည် 94 GB ထက် ကျော်လွန်ပါက multi-GPU setup သို့မဟုတ် ပိုမိုကြီးမားသော memory tier လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
H100 NVL နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
H100 NVL cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
H100 NVL cloud GPU ကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းသုံးစွဲပါ
Template တစ်ခုကို ရွေးပါ၊ လက်ရှိရရှိနိုင်သော configuration ကို ရွေးချယ်ပြီး SSH သို့မဟုတ် browser terminal မှတစ်ဆင့် ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။ GPU ကို delete လုပ်လိုက်သည်နှင့် ကျသင့်ငွေ ဖြတ်တောက်မှု ချက်ချင်း ရပ်တန့်သွားပါမည်။