A H100 PCIE é adequada para ajuste fino e inferência de LLM?

Sim, seus 80 GB de VRAM e cerca de 1760 GB/s de largura de banda de memória a tornam muito adequada para hospedar e treinar grandes modelos. Você pode começar imediatamente usando modelos pré-configurados para PyTorch/CUDA, vLLM ou Ollama.

Como a H100 PCIE se compara às GPUs SXM ou GPUs menores de workstation?

A H100 PCIE opera com um TDP de 350 W, oferecendo menor consumo de energia e compatibilidade PCIe padrão em comparação com variantes de datacenter SXM de maior potência. Em comparação com placas de workstation ou de uso doméstico, ela fornece significativamente mais VRAM, com 80 GB, e maior largura de banda de memória.

Qual suporte de software e capacidade de computação esta GPU possui?

Por ser baseada na arquitetura NVIDIA Hopper, a H100 PCIE suporta capacidade de computação CUDA 9.0. Você pode iniciar instâncias com modelos prontos, incluindo PyTorch/CUDA e ComfyUI, ou configurar sua própria stack via acesso SSH.

Como funciona o faturamento para instâncias H100 PCIE na Cloudj?

As instâncias na Cloudj usam um faturamento direto por hora, para que você pague apenas pelo tempo em que sua GPU estiver ativa. O acesso SSH completo está incluído em todas as implantações.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Alugue GPU NVIDIA H100 PCIE por hora

A NVIDIA H100 PCIE é uma GPU de datacenter com arquitetura Hopper, construída para cargas de trabalho exigentes de deep learning e computação científica. Ela fornece 80 GB de VRAM, cerca de 1760 GB/s de largura de banda de memória e cerca de 41.0 TFLOPS de computação padrão em ponto flutuante dentro de um limite de energia de 350 W. Na Cloudj, você pode implantar este acelerador com capacidade de computação 9.0 com faturamento por hora e acesso SSH completo.

Alugar H100 PCIE Todas as GPUs

Especificações

VRAM por GPU

80 GB

Arquitetura

NVIDIA Hopper

Capacidade de computação

Computação FP32

≈ 41 TFLOPS

Largura de banda da memória

≈ 1760 GB/s

Limite de energia

350 W

Valores informados pelo provedor de infraestrutura para as máquinas listadas no momento; o desempenho real varia por máquina.

Configurações disponíveis

Estoque e preços em tempo real, atualizados continuamente. O preço final é confirmado antes de você fazer o pedido.

Alugar agora

Para que a H100 PCIE é ideal

Inferência de grandes modelos de linguagem

Sirva grandes modelos de linguagem na memória usando os 80 GB de VRAM e a alta largura de banda de memória juntamente com modelos pré-configurados de vLLM ou Ollama.

Ajuste fino e treinamento de modelos

Treine ou faça o ajuste fino de redes neurais profundas usando a arquitetura Hopper e ambientes PyTorch/CUDA prontos.

Geração de imagens em lote

Execute pipelines de difusão de alta taxa de transferência e fluxos de trabalho complexos do ComfyUI que se beneficiam de uma capacidade de memória substancial.

Ciência de dados e simulação

Execute simulações intensivas em computação e tarefas de processamento de dados com cerca de 41.0 TFLOPS de desempenho padrão em ponto flutuante e cerca de 1760 GB/s de taxa de transferência de memória.

É a GPU certa para você?

Escolha a H100 PCIE quando suas cargas de trabalho exigirem 80 GB de VRAM, largura de banda de memória de nível de datacenter e recursos de capacidade de computação 9.0 da arquitetura Hopper. Para inferências mais leves ou modelos menores, uma GPU de workstation ou de uso doméstico com menos VRAM é mais econômica, enquanto requisitos extremos de taxa de transferência podem justificar uma variante de datacenter baseada em SXM.

Compare com GPUs similares

GPU	VRAM por GPU	Computação FP32	Limite de energia
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Detalhes →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Detalhes →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Detalhes →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Detalhes →

Perguntas frequentes

Alugue a H100 PCIE por hora

Crie uma conta, escolha uma configuração e conecte-se via SSH. O faturamento para quando você exclui a GPU.

Alugar H100 PCIE Todas as GPUs