Varför ska man välja H100 SXM framför H100 PCIE?

H100 SXM är specificerad till 53,5 TFLOPS FP32 och 2869 GB/s jämfört med 41 TFLOPS och 1760 GB/s för PCIE-kortet, med en gräns på 700 W i stället för 350 W. Sett per enskilt jobb blir den oftast klar snabbare.

Är H100 SXM eller H200 NVL bättre för LLM:er?

H200 NVL har 140 GB och 3884 GB/s, så den vinner för mycket stora modeller och långa kontexter. H100 SXM har mer FP32-beräkningskraft (53,5 mot 48,3 TFLOPS) och passar träningsjobb som ryms i 80 GB.

Kan jag finjustera en 70B-modell på en enda H100 SXM?

Med QLoRA, ja: 4-bitars 70B-vikter tar cirka 35–40 GB, vilket lämnar plats för adaptrar, aktiveringar och optimerarstatus. Fullständig 16-bitars finjustering av 70B kräver flera GPU:er.

Vad betalar jag när H100 SXM-servern är stoppad hos Cloudj?

Vid timdebitering betalar du för en stoppad server endast för dess disk. Radera servern när du har sparat och kopierat dina checkpoints så slutar du betala helt.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Hyr en NVIDIA H100 SXM GPU med 80 GB VRAM

Hyr molnbaserade H100 SXM GPU-servrar per timme hos Cloudj: 80 GB VRAM, NVIDIA Hopper, cirka 53,5 TFLOPS FP32 och 2869 GB/s i minnesbandbredd. Med en effektgräns på 700 W är detta rätt H100 för team som tränar, finjusterar och driftar stora modeller och vill ha den snabbaste Hopper-modulen i serien för beräkningar. Starta en mall för PyTorch, vLLM eller Unsloth och anslut via SSH med några enkla steg.

Hyr H100 SXM Alla GPU:er

Specifikationer för H100 SXM

VRAM per GPU

80 GB

Arkitektur

NVIDIA Hopper

Beräkningskapacitet

FP32-prestanda

≈ 53.5 TFLOPS

Minnesbandbredd

≈ 2869 GB/s

Effektgräns

700 W

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

Aktuella konfigurationer och priser för H100 SXM

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 SXM

Beräkningstung träning

53,5 TFLOPS FP32 och en effektgräns på 700 W ger H100 SXM mest beräkningskraft av alla Hopper-kort som listas här.

Snabb LLM-inferens

En bandbredd på 2869 GB/s snabbar upp tokengenerering för 13B–34B-modeller i 16-bitar eller kvantiserade 70B-modeller.

Fullständig finjustering av 7B–13B-modeller

80 GB ger utrymme för fullparameter-finjustering av mindre språkmodeller, inte bara adaptrar, med rätt optimerarinställningar.

Träning av diffusions- och videomodeller

Träna eller finjustera bild- och videomodeller där både minne och beräkningskraft avgör hur lång tid en körning tar.

Är H100 SXM rätt GPU för din arbetsbelastning?

Välj H100 SXM när dina tränings- eller inferenslaster kräver 80 GB datacenter-minne med hög bandbredd och funktioner från Hopper-arkitekturen. En mindre arbetsstations- eller konsument-GPU är ett mer praktiskt val för lättare utveckling eller små modeller, medan en nyare datacenter-GPU med högre kapacitet är att föredra om en enskild instans inte rymmer hela din modell i 80 GB VRAM.

H100 SXM jämfört med liknande moln-GPU:er

GPU	VRAM per GPU	FP32-prestanda	Effektgräns
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 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 SXM moln-GPU: vanliga frågor och svar

Hyr H100 SXM 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 SXM Alla GPU:er