Dlaczego warto wybrać H100 SXM zamiast H100 PCIE?

H100 SXM oferuje 53.5 TFLOPS FP32 i 2869 GB/s w porównaniu do 41 TFLOPS i 1760 GB/s dla karty PCIE, z limitem mocy 700 W zamiast 350 W. W przeliczeniu na pojedyncze zadanie zazwyczaj wykonuje pracę szybciej.

Co lepiej sprawdzi się do LLM: H100 SXM czy H200 NVL?

H200 NVL ma 140 GB i 3884 GB/s, dzięki czemu wygrywa przy bardzo dużych modelach i długich kontekstach. H100 SXM ma większą moc obliczeniową FP32 (53.5 vs 48.3 TFLOPS) i świetnie pasuje do zadań treningowych mieszczących się w 80 GB.

Czy mogę dostroić model 70B na pojedynczym H100 SXM?

Z QLoRA – tak: wagi modelu 70B w 4-bit zajmują około 35–40 GB, co pozostawia miejsce na adaptery, aktywacje i stan optymalizatora. Pełny fine-tuning 70B w 16-bit wymaga wielu GPU.

Za co płacę, gdy serwer H100 SXM jest zatrzymany w Cloudj?

W rozliczeniu godzinowym za zatrzymany serwer naliczana jest opłata wyłącznie za jego dysk. Usuń serwer po skopiowaniu checkpointów, aby całkowicie przestać płacić.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Wynajmij GPU NVIDIA H100 SXM z 80 GB VRAM

Wynajmij serwery GPU w chmurze z H100 SXM na godziny w Cloudj: 80 GB VRAM, architektura NVIDIA Hopper, około 53.5 TFLOPS FP32 i przepustowość pamięci 2869 GB/s. Dzięki limitowi mocy 700 W to H100 stworzony dla zespołów, które trenują, dostrajają i wdrażają duże modele oraz potrzebują najszybszego modułu Hopper w ofercie do obliczeń. Uruchom szablon PyTorch, vLLM lub Unsloth i połącz się przez SSH w kilku krokach.

Wynajmij H100 SXM Wszystkie GPU

Specyfikacja H100 SXM

VRAM na GPU

80 GB

Architektura

NVIDIA Hopper

Compute capability

Moc obliczeniowa FP32

≈ 53.5 TFLOPS

Przepustowość pamięci

≈ 2869 GB/s

Limit mocy

700 W

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

Aktualne konfiguracje i ceny H100 SXM

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

Wynajmij teraz

Co możesz uruchomić na GPU w chmurze H100 SXM

Trening wymagający dużej mocy obliczeniowej

53.5 TFLOPS FP32 i limit mocy 700 W zapewniają H100 SXM najwyższą moc obliczeniową spośród wszystkich kart Hopper w tym zestawieniu.

Szybka inferencja LLM

Przepustowość 2869 GB/s przyspiesza generowanie tokenów dla modeli 13B–34B w 16-bit oraz skwantyzowanych modeli 70B.

Pełny fine-tuning modeli 7B–13B

80 GB zapewnia wystarczająco dużo miejsca na pełnoparametrowy fine-tuning mniejszych LLM-ów, a nie tylko adapterów, przy odpowiednich ustawieniach optymalizatora.

Trening modeli dyfuzyjnych i wideo

Trenuj lub dostrajaj modele generujące obrazy i wideo, gdzie zarówno pamięć, jak i moc obliczeniowa decydują o czasie trwania zadania.

Czy H100 SXM to odpowiednie GPU dla Twoich zadań?

Wybierz H100 SXM, gdy Twoje obciążenia treningowe lub inferencyjne wymagają 80 GB pamięci datacenter o wysokiej przepustowości oraz funkcji architektury Hopper. Mniejsza karta do stacji roboczych lub konsumenckie GPU to bardziej praktyczny wybór do lekkich prac deweloperskich lub małych modeli, z kolei nowsze lub bardziej pojemne GPU datacenter sprawdzi się lepiej, jeśli pojedyncza instancja nie pomieści całego modelu w 80 GB VRAM.

H100 SXM vs podobne GPU w chmurze

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

GPU w chmurze H100 SXM: najczęściej zadawane pytania

Wynajmij GPU w chmurze H100 SXM 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 SXM Wszystkie GPU