80 GB VRAM ပါဝင်သော NVIDIA H100 SXM GPU ငှားရမ်းပါ
Cloudj တွင် H100 SXM cloud GPU server များကို နာရီအလိုက် ငှားရမ်းအသုံးပြုလိုက်ပါ - 80 GB VRAM၊ NVIDIA Hopper၊ 53.5 TFLOPS FP32 ခန့်နှင့် memory bandwidth 2869 GB/s ပါဝင်ပါသည်။ 700 W power limit နှင့်အတူ ဤ H100 သည် large model များကို train ပြုလုပ်ခြင်း၊ fine-tune လုပ်ခြင်းနှင့် serve လုပ်ခြင်းများဆောင်ရွက်ပြီး compute စွမ်းဆောင်ရည်အမြန်ဆုံး Hopper module ကို လိုချင်သည့် team များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပါသည်။ PyTorch၊ vLLM သို့မဟုတ် Unsloth template ကို အလွယ်တကူ launch လုပ်ပြီး အဆင့်အနည်းငယ်ဖြင့် SSH ချိတ်ဆက်လိုက်ပါ။
H100 SXM အသေးစိတ် သတ်မှတ်ချက်များ
GPU တစ်ခုလျှင် VRAM
80 GB
Architecture
NVIDIA Hopper
Compute capability
9
FP32 compute
≈ 53.5 TFLOPS
Memory bandwidth
≈ 2869 GB/s
Power limit
700 W
လက်ရှိဖော်ပြထားသော စက်များအတွက် infrastructure provider မှ ပေးပို့ထားသော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်သည် စက်အလိုက် အနည်းငယ် ကွာခြားနိုင်ပါသည်။
လက်ရှိရရှိနိုင်သော H100 SXM configurations များနှင့် ဈေးနှုန်းများ
Live stock နှင့် ဈေးနှုန်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စဉ်ဆက်မပြတ် update လုပ်ပေးနေပါသည်။ နောက်ဆုံးကျသင့်မည့် ဈေးနှုန်းကို အော်ဒါမတင်မီ အတည်ပြုပေးပါမည်။
ချက်ချင်းငှားမည်H100 SXM cloud GPU ပေါ်တွင် သင် run နိုင်သည့် အရာများ
Compute စွမ်းအားမြင့် Training လုပ်ငန်းများ
53.5 TFLOPS FP32 နှင့် 700 W power limit ကြောင့် H100 SXM သည် ဤနေရာတွင် ဖော်ပြထားသော မည်သည့် Hopper ကတ်ထက်မဆို compute စွမ်းဆောင်ရည် အမြင့်မားဆုံးကို ပေးစွမ်းပါသည်။
မြန်ဆန်သော LLM Inference
2869 GB/s bandwidth သည် 16-bit ဖြင့် 13B–34B model များ သို့မဟုတ် quantized 70B model များအတွက် token generation ကို ပိုမိုမြန်ဆန်စေပါသည်။
7B–13B Model များကို Full Fine-tuning ပြုလုပ်ခြင်း
မှန်ကန်သော optimizer settings ဖြင့် 80 GB သည် adapter များသာမက ပိုမိုသေးငယ်သော LLM များအတွက် full-parameter fine-tuning ပြုလုပ်ရန် နေရာအလုံအလောက် ကျန်ရှိစေပါသည်။
Diffusion နှင့် Video Model Training
Run ချိန် မည်မျှကြာမည်ကို memory နှင့် compute နှစ်ခုစလုံးက ဆုံးဖြတ်ပေးသော image နှင့် video model များကို train သို့မဟုတ် fine-tune ပြုလုပ်ပါ။
H100 SXM သည် သင့် workload အတွက် အသင့်တော်ဆုံး GPU ဟုတ်ပါသလား။
သင်၏ training သို့မဟုတ် inference workload များအတွက် high-bandwidth datacenter memory 80 GB နှင့် Hopper architecture အင်္ဂါရပ်များ လိုအပ်ပါက H100 SXM ကို ရွေးချယ်ပါ။ ပေါ့ပါးသော development သို့မဟုတ် model အသေးစားများအတွက် ပိုမိုသေးငယ်သော workstation သို့မဟုတ် consumer GPU က ပိုမိုလက်တွေ့ကျသော ရွေးချယ်မှုဖြစ်ပြီး instance တစ်ခုတည်းက သင်၏ model တစ်ခုလုံးကို 80 GB VRAM အတွင်း မဆံ့နိုင်ပါက ပိုမိုသစ်လွင်သော သို့မဟုတ် ပမာဏပိုကြီးသော datacenter GPU က ပိုမိုသင့်လျော်ပါသည်။
H100 SXM နှင့် အလားတူ cloud GPU များ နှိုင်းယှဉ်ချက်
| GPU | GPU တစ်ခုလျှင် VRAM | FP32 compute | Power limit | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | |
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 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 SXM cloud GPU - မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ
H100 SXM 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။