Hvorfor velge H100 SXM fremfor H100 PCIE?

H100 SXM leverer opptil 53,5 TFLOPS FP32 og 2869 GB/s, sammenlignet med 41 TFLOPS og 1760 GB/s for PCIE-kortet, samt en effektgrense på 700 W i stedet for 350 W. For de fleste oppgaver fullføres jobben merkbart raskere.

Er H100 SXM eller H200 NVL best for store språkmodeller (LLM)?

H200 NVL har 140 GB og 3884 GB/s, og er dermed overlegen for svært store modeller og lange kontekstvinduer. H100 SXM har mer rå FP32-regnekraft (53,5 mot 48,3 TFLOPS) og egner seg utmerket for treningsoppgaver som får plass innenfor 80 GB.

Kan jeg finjustere en 70B-modell på én enkelt H100 SXM?

Ja, ved bruk av QLoRA: 4-bits 70B-vekter krever rundt 35–40 GB, noe som gir nok ledig minne til adaptere, aktiveringer og optimizer-tilstand. Full 16-bits finjustering av 70B krever derimot flere GPU-er.

Hva betaler jeg når en H100 SXM-server er stoppet hos Cloudj?

Ved timebasert fakturering betaler du kun for lagringsplassen (disken) når serveren er stoppet. Slett serveren så snart du har kopiert over sjekkpunktene dine, så stopper all fakturering umiddelbart.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Lei en NVIDIA H100 SXM GPU med 80 GB VRAM

Lei H100 SXM sky-GPU-servere på timebasis hos Cloudj: 80 GB VRAM, NVIDIA Hopper, ca. 53,5 TFLOPS FP32 og 2869 GB/s minnebåndbredde. Med en strømgrense på 700 W er dette den rette H100-modellen for team som trener, finjusterer og drifter store modeller i produksjon, og som vil ha den raskeste Hopper-modulen i serien for krevende beregninger. Start en ferdig mal for PyTorch, vLLM eller Unsloth, og koble til via SSH med noen få steg.

Lei H100 SXM Alle GPU-er

H100 SXM-spesifikasjoner

VRAM per GPU

80 GB

Arkitektur

NVIDIA Hopper

Compute capability

FP32-ytelse

≈ 53.5 TFLOPS

Minnebåndbredde

≈ 2869 GB/s

Effektgrense (TDP)

700 W

Verdier oppgitt av infrastrukturleverandøren for maskiner som for øyeblikket er tilgjengelige; faktisk ytelse varierer fra maskin til maskin.

Tilgjengelige H100 SXM-konfigurasjoner og priser

Lagerstatus og priser i sanntid, oppdateres fortløpende. Endelig pris bekreftes før du bestiller.

Lei nå

Hva du kan kjøre på H100 SXM cloud GPU

Tung beregningsbasert modelltrening

53,5 TFLOPS FP32 og en strømgrense på 700 W gir H100 SXM den høyeste regnekraften blant alle Hopper-kortene som er oppført her.

Rask LLM-inferens

2869 GB/s båndbredde gir betydelig raskere tokengenerering for 13B–34B-modeller i 16-bit eller kvantiserte 70B-modeller.

Full finjustering av 7B–13B-modeller

80 GB gir god plass til fullparameter-finjustering av mindre språkmodeller – ikke bare adaptere – med de rette optimizer-innstillingene.

Trening av diffusjons- og videomodeller

Tren eller finjuster bilde- og videomodeller der både minne og rå regnekraft avgjør hvor raskt en kjøring fullføres.

Er H100 SXM riktig GPU for din arbeidsbelastning?

Velg H100 SXM når trenings- eller inferensarbeidet krever 80 GB datasenterminne med ultrahøy båndbredde og de nyeste funksjonene i Hopper-arkitekturen. En mindre arbeidsstasjon- eller forbruker-GPU er et mer praktisk valg for lettvektsutvikling eller små modeller, mens en nyere eller mer kapasitetssterk datasenter-GPU er å foretrekke dersom en enkelt instans ikke har plass til hele modellen innenfor 80 GB VRAM.

H100 SXM vs. lignende cloud-GPU-er

GPU	VRAM per GPU	FP32-ytelse	Effektgrense (TDP)
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Detaljer →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Detaljer →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Detaljer →

H100 SXM cloud GPU: ofte stilte spørsmål

Lei H100 SXM cloud GPU per time

Velg en mal, velg en tilgjengelig konfigurasjon og koble til via SSH eller terminalen i nettleseren. Faktureringen stopper når du sletter GPU-en.

Lei H100 SXM Alle GPU-er