H100 PCIE eller A100: är uppgraderingen värd det?

Enligt de angivna specifikationerna har H100 PCIE dubbelt så mycket minne som A100 40 GB, cirka 2,6 gånger högre FP32-prestanda (41 mot 15,6 TFLOPS) och mer bandbredd (1760 mot 1313 GB/s). Beräknings- eller minnesintensiva jobb blir klara snabbare, vilket kompenserar för ett högre timpris.

Hur står sig H100 PCIE jämfört med H100 SXM?

Båda har 80 GB. H100 SXM är specad till 53,5 TFLOPS och 2869 GB/s med en gräns på 700 W, så den är snabbare; H100 PCIE på 350 W är det mer strömsnåla alternativet för jobb som ryms inom dess genomströmning.

Vilka modellstorlekar ryms på 80 GB?

Cirka 34B parametrar i 16-bit med marginal för kontext, eller modeller i 70B-klassen kvantiserade till 4 bitar. För 16-bit 70B, titta på 140 GB H200 NVL.

Hur snabbt kan jag starta en H100 PCIE på Cloudj?

Välj en mall, markera en tillgänglig H100 PCIE från realtidslistan och bekräfta priset; servern skapas från ditt kontosaldo och du ansluter via SSH eller webbläsarterminalen.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Hyr en NVIDIA H100 PCIE GPU med 80 GB VRAM

Hyr H100 PCIE GPU:er per timme på Cloudj: 80 GB VRAM med NVIDIA Hopper, cirka 41 TFLOPS FP32 och 1760 GB/s minnesbandbredd för träning och LLM-inferens. Det är instegsmodellen till Hopper för AI-team som vill ha 80 GB på ett enda kort med en effektgräns på 350 W. Välj en mall för PyTorch, vLLM eller Unsloth, bekräfta en tillgänglig H100 PCIE-konfiguration och anslut via SSH.

Hyr H100 PCIE Alla GPU:er

Specifikationer för H100 PCIE

VRAM per GPU

80 GB

Arkitektur

NVIDIA Hopper

Beräkningskapacitet

FP32-prestanda

≈ 41 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 1760 GB/s

Effektgräns

350 W

Värden som rapporterats av infrastrukturleverantören för nu listade maskiner; faktisk prestanda kan variera mellan olika maskiner.

Aktuella konfigurationer och priser för H100 PCIE

Aktuellt lager och priser i realtid, uppdateras kontinuerligt. Det slutgiltiga priset bekräftas före beställning.

Hyr nu

Vad du kan köra på moln-GPU:n H100 PCIE

Finjustering av 13B–34B-modeller

80 GB rymmer LoRA på modeller i 30B-klassen i BF16 och QLoRA på modeller i 70B-klassen med Unsloth.

Driftsättning av kvantiserade 70B-modeller

Kör en 4-bitars 70B-modell med vLLM eller SGLang på en enda GPU, så slipper du multi-GPU-sharding under prototypfasen.

Träning med mixed-precision

Träna transformator- och diffusionsmodeller från grunden eller fortsätt förträning på Hopper med compute capability 9.0.

Forskning kring video- och bildmodeller

Kör stora diffusions- och videogenereringsmodeller i ComfyUI som kräver mer minne än vad något konsumentkort erbjuder.

Är H100 PCIE rätt GPU för din arbetsbelastning?

Välj H100 PCIE när dina arbetsbelastningar kräver 80 GB VRAM, minnesbandbredd i datacenterklass och funktioner för Hopper compute capability 9.0. För lättare inferens eller mindre modeller är en workstation- eller konsument-GPU med mindre VRAM mer ekonomisk, medan extrema krav på genomströmning kan motivera en SXM-baserad datacentervariant.

H100 PCIE jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Detaljer →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Detaljer →
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W	Detaljer →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Detaljer →

H100 PCIE moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr H100 PCIE moln-GPU per timme

Välj en mall, välj en aktuell konfiguration och anslut via SSH eller webbläsarterminalen. Debiteringen upphör när du tar bort din GPU.

Hyr H100 PCIE Alla GPU:er