Подходит ли H100 PCIE для дообучения и инференса LLM?

Да, благодаря 80 GB VRAM и пропускной способности памяти около 1760 GB/s он отлично подходит для размещения и обучения больших моделей. Вы можете начать работу сразу, используя преднастроенные шаблоны для PyTorch/CUDA, vLLM или Ollama.

Чем H100 PCIE отличается от версий SXM или младших GPU для рабочих станций?

H100 PCIE работает при TDP 350 W, обеспечивая меньшее энергопотребление и совместимость со стандартным интерфейсом PCIe по сравнению с более мощными серверными вариантами SXM. По сравнению с картами для рабочих станций или потребительскими моделями, он предлагает значительно больший объем VRAM (80 GB) и более высокую пропускную способность памяти.

Какое программное обеспечение и вычислительную способность поддерживает этот GPU?

Будучи основанным на архитектуре NVIDIA Hopper, H100 PCIE поддерживает вычислительную способность CUDA 9.0. Вы можете запускать инстансы с готовыми шаблонами, включая PyTorch/CUDA и ComfyUI, или настроить собственный стек через доступ по SSH.

Как устроена тарификация инстансов с H100 PCIE на Cloudj?

Для инстансов на Cloudj действует прозрачная почасовая оплата, поэтому вы платите только за то время, когда ваш GPU активен. Полный доступ по SSH включен в каждое развертывание.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Почасовая аренда GPU NVIDIA H100 PCIE

NVIDIA H100 PCIE — это серверный GPU на архитектуре Hopper, созданный для ресурсоемких задач глубокого обучения и научных вычислений. Он оснащен 80 GB VRAM, обеспечивает пропускную способность памяти около 1760 GB/s и производительность около 41.0 TFLOPS при стандартных вычислениях с плавающей запятой при энергопотреблении 350 W. На платформе Cloudj вы можете развернуть этот ускоритель с вычислительной способностью 9.0, почасовой оплатой и полным доступом по SSH.

Арендовать H100 PCIE Все GPU

Характеристики

VRAM на GPU

80 GB

Архитектура

NVIDIA Hopper

Вычислительная способность

Производительность FP32

≈ 41 TFLOPS

Пропускная способность памяти

≈ 1760 GB/s

Лимит мощности

350 W

Значения указаны поставщиком инфраструктуры для доступных сейчас серверов; реальная производительность зависит от конкретного сервера.

Доступные конфигурации

Наличие и цены обновляются в реальном времени. Итоговая стоимость подтверждается перед оформлением заказа.

Арендовать

Для каких задач подходит H100 PCIE

Инференс больших языковых моделей

Размещайте большие языковые модели в памяти благодаря 80 GB VRAM и высокой пропускной способности, используя преднастроенные шаблоны vLLM или Ollama.

Дообучение и тренировка моделей

Обучайте и дообучайте глубокие нейронные сети с помощью архитектуры Hopper и готовых окружений PyTorch/CUDA.

Пакетная генерация изображений

Запускайте высокопроизводительные диффузионные конвейеры и сложные рабочие процессы ComfyUI, которым требуется большой объем видеопамяти.

Анализ данных и симуляции

Выполняйте ресурсоемкие симуляции и задачи обработки данных с производительностью около 41.0 TFLOPS при стандартных вычислениях с плавающей запятой и пропускной способностью памяти около 1760 GB/s.

Подойдёт ли вам этот GPU?

Выбирайте H100 PCIE, когда вашим задачам требуются 80 GB VRAM, пропускная способность памяти серверного уровня и возможности архитектуры Hopper с вычислительной способностью 9.0. Для более легкого инференса или небольших моделей экономичнее выбрать рабочую станцию или потребительский GPU с меньшим объемом VRAM, тогда как для экстремальных требований к пропускной способности может потребоваться серверный вариант в форм-факторе SXM.

Сравнение с аналогичными GPU

GPU	VRAM на GPU	Производительность FP32	Лимит мощности
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Подробнее →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Подробнее →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Подробнее →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Подробнее →

Часто задаваемые вопросы

Почасовая аренда H100 PCIE

Создайте аккаунт, выберите конфигурацию и подключитесь по SSH. Начисления прекращаются после удаления GPU.

Арендовать H100 PCIE Все GPU