80 GB VRAM सहितको NVIDIA H100 PCIE GPU भाडामा लिनुहोस्
Cloudj मा प्रति घण्टा H100 PCIE GPU भाडामा लिनुहोस्: ट्रेनिङ र LLM inference का लागि NVIDIA Hopper मा 80 GB VRAM, करिब 41 TFLOPS FP32 र 1760 GB/s memory bandwidth। 350 W power limit मा एकल कार्डमै 80 GB चाहने AI टिमहरूका लागि यो Hopper को उत्कृष्ट सुरुआत हो। PyTorch, vLLM वा Unsloth टेम्प्लेट रोज्नुहोस्, लाइभ H100 PCIE कन्फिगरेसन निश्चित गर्नुहोस् र SSH मार्फत कनेक्ट गर्नुहोस्।
H100 PCIE का विशेषताहरू
प्रति GPU VRAM
80 GB
आर्किटेक्चर
NVIDIA Hopper
Compute capability
9
FP32 कम्प्युट
≈ 41 TFLOPS
मेमोरी ब्यान्डविथ
≈ 1760 GB/s
पावर लिमिट
350 W
हाल सूचीकृत मेसिनहरूका लागि पूर्वाधार प्रदायकले रिपोर्ट गरेका मानहरू; वास्तविक कार्यक्षमता मेसिन अनुसार फरक हुन सक्छ।
लाइभ H100 PCIE कन्फिगरेसन र मूल्यहरू
लाइभ स्टक र मूल्यहरू, निरन्तर अपडेट हुन्छन्। तपाईंले अर्डर गर्नुअघि अन्तिम मूल्य पुष्टि गरिन्छ।
अहिले नै भाडामा लिनुहोस्H100 PCIE cloud GPU मा तपाईं के चलाउन सक्नुहुन्छ
13B–34B मोडलहरू फाइन-ट्युनिङ गर्ने
80 GB ले Unsloth मार्फत BF16 मा 30B-वर्गका मोडलहरूमा LoRA र 70B-वर्गका मोडलहरूमा QLoRA धान्न सक्छ।
Quantized 70B मोडलहरू सर्भ गर्ने
एउटै GPU मा vLLM वा SGLang मार्फत 4-bit 70B मोडल होस्ट गर्नुहोस्, जसले गर्दा प्रोटोटाइपिङको समयमा multi-GPU sharding को झन्झट हुँदैन।
Mixed-precision ट्रेनिङ
Compute capability 9.0 सहितको Hopper मा सुरुदेखि नै transformers र diffusion मोडलहरू ट्रेनिङ गर्नुहोस् वा pre-training जारी राख्नुहोस्।
भिडियो र इमेज मोडल अनुसन्धान
ComfyUI मा सामान्य उपभोक्ता कार्ड भन्दा धेरै मेमोरी चाहिने ठूला diffusion र भिडियो जेनेरेसन मोडलहरू चलाउनुहोस्।
के H100 PCIE तपाईंको वर्कलोडका लागि उपयुक्त GPU हो?
जब तपाईंको वर्कलोडलाई 80 GB VRAM, डेटासेन्टर-ग्रेडको memory bandwidth, र Hopper compute capability 9.0 का फिचरहरू आवश्यक पर्छ, तब H100 PCIE रोज्नुहोस्। हल्का inference वा साना मोडलहरूका लागि कम VRAM भएको वर्कस्टेशन वा उपभोक्ता GPU बढी किफायती हुन्छ, जबकि अत्यधिक throughput आवश्यकताका लागि SXM-आधारित डेटासेन्टर भेरियन्ट उपयुक्त हुन सक्छ।
H100 PCIE बनाम समान cloud GPU हरू
| GPU | प्रति GPU VRAM | FP32 कम्प्युट | पावर लिमिट | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | विवरणहरू → |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | विवरणहरू → |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | विवरणहरू → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | विवरणहरू → |
H100 PCIE cloud GPU: बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू
प्रति घण्टाको हिसाबमा H100 PCIE cloud GPU भाडामा लिनुहोस्
टेम्प्लेट छान्नुहोस्, लाइभ कन्फिगरेसन रोज्नुहोस् र SSH वा ब्राउजर टर्मिनल मार्फत कनेक्ट गर्नुहोस्। तपाईंले GPU हटाएपछि बिलिङ रोकिन्छ।