H100 NVL czy H100 SXM: które GPU jest szybsze?

Do dekodowania LLM karta H100 NVL dysponuje większą ilością pamięci (94 GB vs 80 GB) i wyższą przepustowością (3381 GB/s vs 2869 GB/s). Z kolei H100 SXM cechuje się wyższą mocą FP32 na poziomie 53.5 TFLOPS oraz limitem 700 W, dzięki czemu lepiej sprawdza się w intensywnym treningu modeli.

Czy uruchomię model 70B w precyzji 16-bitowej na H100 NVL?

Nie. 16-bitowe wagi modelu 70B wymagają około 140 GB. Na karcie o pojemności 94 GB uruchomisz model 70B skwantyzowany do 4 lub 8 bitów; dla 16-bitowego 70B optymalnym wyborem jest H200 NVL z 140 GB.

Czy architektura Hopper wymaga dedykowanego oprogramowania?

Hopper obsługuje Compute Capability 9.0 i działa z aktualnymi wydaniami CUDA, PyTorch, vLLM oraz SGLang. Szablony Cloudj mają określoną minimalną wersję CUDA, a dla każdego szablonu wyświetlane są wyłącznie kompatybilne procesory GPU.

Jak działa rozliczanie za H100 NVL?

Płać za każdą godzinę działania serwera ze środków na koncie Cloudj lub wybierz cykl miesięczny bądź dłuższy. Panel potwierdza ostateczną cenę przed złożeniem zamówienia, a zatrzymany serwer rozliczany godzinowo generuje koszty wyłącznie za podpięty dysk.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Wynajmij GPU NVIDIA H100 NVL z 94 GB VRAM

Wynajmuj serwery chmurowe GPU H100 NVL na godziny w Cloudj: 94 GB VRAM, architektura NVIDIA Hopper i przepustowość pamięci około 3381 GB/s do inferencji dużych modeli. Stworzone dla zespołów LLM, które potrzebują więcej pamięci niż oferuje 80 GB H100 oraz znacznie szybszego dekodowania – zapewnia 48.3 TFLOPS FP32 przy limicie mocy 400 W. Uruchom szablon vLLM lub SGLang, wybierz aktywną konfigurację H100 NVL i połącz się przez SSH.

Wynajmij H100 NVL Wszystkie GPU

Specyfikacja H100 NVL

VRAM na GPU

94 GB

Architektura

NVIDIA Hopper

Compute capability

Moc obliczeniowa FP32

≈ 48.3 TFLOPS

Przepustowość pamięci

≈ 3381 GB/s

Limit mocy

400 W

Wartości podawane przez dostawcę infrastruktury dla aktualnie oferowanych maszyn; rzeczywista wydajność zależy od konkretnego serwera.

Aktualne konfiguracje i ceny H100 NVL

Dostępność i ceny aktualizowane na bieżąco. Ostateczna cena jest potwierdzana przed złożeniem zamówienia.

Wynajmij teraz

Co możesz uruchomić na GPU w chmurze H100 NVL

Wysokowydajne serwowanie modeli LLM

Przepustowość 3381 GB/s przyspiesza generowanie tokenów, a 94 GB pozwala utrzymać skwantyzowany model 70B wraz z dużym cache KV na pojedynczym GPU.

Długi kontekst i procesy RAG

Dodatkowe 14 GB względem karty 80 GB bezpośrednio zwiększa długość okna kontekstu i liczbę obsługiwanych zapytań jednocześnie.

Fine-tuning modeli 30B–70B

Uruchamiaj LoRA na modelach klasy 30B w formacie BF16 lub QLoRA na modelach klasy 70B za pomocą Unsloth na pojedynczym GPU Hopper.

Ewaluacja modeli na dużą skalę

Błyskawicznie przeprowadzaj testy porównawcze i ewaluacje A/B na różnych punktach kontrolnych (checkpoints), a po zebraniu wyników po prostu usuń serwer.

Czy H100 NVL to odpowiednie GPU dla Twoich zadań?

Wybierz H100 NVL, gdy Twoje zadania obliczeniowe lub obciążenia AI wymagają więcej pamięci, niż zapewniają standardowe karty serwerowe – do 94 GB VRAM. Mniejsze karty dla stacji roboczych lub konsumenckie procesory GPU sprawdzą się lepiej przy lekkiej inferencji i pracach deweloperskich, natomiast konfiguracja multi-GPU lub wyższy pakiet pamięci będą niezbędne, jeśli Twoje modele przekraczają 94 GB.

H100 NVL vs podobne GPU w chmurze

GPU	VRAM na GPU	Moc obliczeniowa FP32	Limit mocy
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Szczegóły →
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Szczegóły →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Szczegóły →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Szczegóły →

GPU w chmurze H100 NVL: najczęściej zadawane pytania

Wynajmij GPU w chmurze H100 NVL na godziny

Wybierz szablon, wskaż dostępną konfigurację i połącz się przez SSH lub terminal w przeglądarce. Naliczanie opłat zatrzymuje się po usunięciu GPU.

Wynajmij H100 NVL Wszystkie GPU