80 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA H100 PCIE GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် H100 PCIE GPU များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုနိုင်ပါပြီ- AI model training နှင့် LLM inference များအတွက် NVIDIA Hopper အခြေပြု 80 GB VRAM၊ 41 TFLOPS FP32 ဝန်းကျင်နှင့် 1760 GB/s memory bandwidth ပါဝင်ပါသည်။ 350 W power limit ဖြင့် ကတ်တစ်ကတ်တည်းတွင် 80 GB အသုံးပြုလိုသော AI team များအတွက် Hopper ၏ အကောင်းဆုံး အစပြုရာ နေရာဖြစ်ပါသည်။ PyTorch၊ vLLM သို့မဟုတ် Unsloth template ကို ရွေးချယ်ပါ၊ အသင့်သုံးနိုင်သော H100 PCIE configuration ကို အတည်ပြုပြီး SSH မှတစ်ဆင့် တိုက်ရိုက် ချိတ်ဆက်အသုံးပြုလိုက်ပါ။
H100 PCIE အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
80 GB
Architecture
NVIDIA Hopper
Compute capability
9
FP32 compute
≈ 41 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 1760 GB/s
Power limit
350 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော H100 PCIE configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်H100 PCIE cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
13B–34B Model များကို Fine-tuning ပြုလုပ်ခြင်း
80 GB ပမာဏသည် 30B အဆင့် model များကို BF16 ဖြင့် LoRA fine-tuning လုပ်ရန်နှင့် 70B အဆင့် model များကို Unsloth ဖြင့် QLoRA အသုံးပြုရန် လုံလောက်မှုရှိပါသည်။
Quantized 70B Model များကို Serve ပြုလုပ်ခြင်း
4-bit 70B model တစ်ခုကို vLLM သို့မဟုတ် SGLang ဖြင့် GPU တစ်လုံးတည်းပေါ်တွင် host ပြုလုပ်နိုင်သဖြင့် prototyping ပြုလုပ်နေစဉ် multi-GPU sharding ပြုလုပ်ရသည့် ရှုပ်ထွေးမှုများကို ရှောင်ရှားနိုင်ပါသည်။
Mixed-precision Training ပြုလုပ်ခြင်း
Compute capability 9.0 ပါဝင်သော Hopper ပေါ်တွင် transformers နှင့် diffusion model များကို အစမှစတင် train လုပ်နိုင်သလို pre-training ကိုလည်း ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ဗီဒီယိုနှင့် ရုပ်ထွက် Model သုတေသနပြုလုပ်ခြင်း
သာမန် consumer card များထက် memory ပိုမိုလိုအပ်သော diffusion နှင့် video generation model အကြီးစားများကို ComfyUI တွင် အဆင်ပြေချောမွေ့စွာ run နိုင်ပါသည်။
H100 PCIE သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
သင်၏ လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် 80 GB VRAM၊ datacenter အဆင့် memory bandwidth နှင့် Hopper compute capability 9.0 လုပ်ဆောင်ချက်များ လိုအပ်ပါက H100 PCIE ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပိုမိုပေါ့ပါးသော inference သို့မဟုတ် model အသေးစားများအတွက် VRAM ပမာဏ နည်းပါးသော workstation သို့မဟုတ် consumer GPU သည် ကုန်ကျစရိတ် ပိုမိုသက်သာစေမည်ဖြစ်ပြီး အမြင့်ဆုံး throughput လိုအပ်ချက်များအတွက်မူ SXM-based datacenter variant ကို အသုံးပြုရန် ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
H100 PCIE နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | အသေးစိတ် → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | အသေးစိတ် → |
H100 PCIE cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
H100 PCIE 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။