H100 NVL เหมาะสำหรับการทำ Inference และ Fine-Tuning โมเดล LLM หรือไม่?

เหมาะอย่างยิ่ง ด้วย VRAM ขนาด 94 GB และแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 3381 GB/s ทำให้เหมาะสำหรับการให้บริการและทำ Fine-Tuning โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถใส่ใน GPU ดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดเล็กได้

H100 NVL แตกต่างจากรุ่น H100 มาตรฐานอย่างไร?

H100 NVL มีความจุ VRAM ที่เพิ่มขึ้นเป็น 94 GB และใช้พลังงานที่ 400 W ช่วยให้มีพื้นที่หน่วยความจำสำรองมากขึ้นเมื่อเทียบกับการกำหนดค่าดาต้าเซ็นเตอร์สถาปัตยกรรม Hopper มาตรฐาน

บน Cloudj มีเทมเพลตซอฟต์แวร์ใดบ้างสำหรับ GPU รุ่นนี้?

คุณสามารถดีพลอย H100 NVL โดยใช้เทมเพลตที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้าสำหรับ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama และ ComfyUI ซึ่งทั้งหมดรองรับ Compute Capability 9.0

การเรียกเก็บเงินและการเข้าถึงทำงานอย่างไรเมื่อเช่า H100 NVL?

อินสแตนซ์บน Cloudj ใช้การเรียกเก็บเงินรายชั่วโมงและให้สิทธิ์เข้าถึงผ่าน SSH โดยตรง เพื่อให้คุณจัดการสภาพแวดล้อมและเวิร์กโฟลว์ได้ทันที

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

เช่า GPU NVIDIA H100 NVL รายชั่วโมง

NVIDIA H100 NVL คือ GPU สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์สถาปัตยกรรม Hopper ที่มาพร้อม VRAM 94 GB และ Compute Capability 9.0 ให้ประสิทธิภาพ Single-Precision ประมาณ 48.3 TFLOPS และแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 3381 GB/s ภายใต้การใช้พลังงาน 400 W เช่าใช้งาน H100 NVL บน Cloudj ด้วยการเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง การเข้าถึงผ่าน SSH และเทมเพลตพร้อมใช้สำหรับ PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama และ ComfyUI

เช่า H100 NVL GPU ทั้งหมด

ข้อมูลจำเพาะ

VRAM ต่อ GPU

94 GB

สถาปัตยกรรม

NVIDIA Hopper

Compute capability

ประสิทธิภาพ FP32

≈ 48.3 TFLOPS

แบนด์วิดท์หน่วยความจำ

≈ 3381 GB/s

ขีดจำกัดพลังงาน

400 W

ค่าที่รายงานโดยผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับเครื่องที่แสดงอยู่ในขณะนี้ ประสิทธิภาพจริงอาจแตกต่างกันไปในแต่ละเครื่อง

คอนฟิกูเรชันที่พร้อมใช้งาน

สต็อกและราคาแบบเรียลไทม์ อัปเดตอย่างต่อเนื่อง ราคาสุดท้ายจะได้รับการยืนยันก่อนที่คุณจะสั่งซื้อ

เช่าเลย

H100 NVL เหมาะกับงานอะไรบ้าง

การทำ Inference โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

ดีพลอยโมเดลภาษาความจุสูงด้วย vLLM หรือ Ollama โดยใช้ VRAM 94 GB และแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 3381 GB/s เพื่อการสร้างโทเค็นที่รวดเร็ว

การทำ Fine-Tuning สำหรับ Deep Learning

เทรนและทำ Fine-Tune โครงข่ายประสาทเทียมใน PyTorch ด้วยฟีเจอร์สถาปัตยกรรม Hopper และ Compute Capability 9.0

การสร้างภาพความละเอียดสูง

รันเวิร์กโฟลว์ ComfyUI ที่ซับซ้อนและไปป์ไลน์ Diffusion ขนาดใหญ่ในหน่วยความจำได้โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปยัง RAM ของระบบ

การคำนวณและการจำลองทางวิทยาศาสตร์

ประมวลผลเวิร์กโหลดดาต้าเซ็นเตอร์ที่ใช้หน่วยความจำสูง ซึ่งได้ประโยชน์จากพลังประมวลผลแบบ Single-Precision ประมาณ 48.3 TFLOPS

นี่คือ GPU ที่เหมาะกับคุณหรือไม่?

เลือก H100 NVL เมื่อเวิร์กโหลด AI หรือการประมวลผลของคุณต้องการหน่วยความจำมากกว่าที่การ์ดดาต้าเซ็นเตอร์มาตรฐานมีให้ โดยรองรับ VRAM สูงสุด 94 GB ทั้งนี้ GPU สำหรับเวิร์กสเตชันหรือผู้ใช้ทั่วไปที่มีขนาดเล็กกว่าจะเหมาะกับงาน Inference เบาๆ และการพัฒนา ในขณะที่การตั้งค่าแบบหลาย GPU หรือรุ่นที่มีหน่วยความจำสูงกว่าจะจำเป็นหากโมเดลของคุณมีขนาดเกิน 94 GB

เปรียบเทียบกับ GPU ที่ใกล้เคียง

GPU	VRAM ต่อ GPU	ประสิทธิภาพ FP32	ขีดจำกัดพลังงาน
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	รายละเอียด →
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	รายละเอียด →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	รายละเอียด →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	รายละเอียด →

คำถามที่พบบ่อย

เช่า H100 NVL รายชั่วโมง

สร้างบัญชี เลือกคอนฟิกูเรชัน และเชื่อมต่อผ่าน SSH การเรียกเก็บเงินจะหยุดลงเมื่อคุณลบ GPU

เช่า H100 NVL GPU ทั้งหมด