H100 PCIE เหมาะสำหรับการทำ Fine-tuning และ Inference ของ LLM หรือไม่?

เหมาะอย่างยิ่ง ด้วย VRAM ขนาด 80 GB และแบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 1760 GB/s จึงรองรับการโฮสต์และเทรนโมเดลขนาดใหญ่ได้เป็นอย่างดี คุณสามารถเริ่มต้นได้ทันทีโดยใช้เทมเพลตที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้าสำหรับ PyTorch/CUDA, vLLM หรือ Ollama

H100 PCIE แตกต่างจากรุ่น SXM หรือ GPU เวิร์กสเตชันขนาดเล็กอย่างไร?

H100 PCIE ทำงานที่ TDP 350 W ซึ่งใช้พลังงานต่ำกว่าและรองรับมาตรฐาน PCIe ทั่วไปเมื่อเทียบกับรุ่นดาต้าเซ็นเตอร์แบบ SXM ที่ใช้กำลังไฟสูงกว่า และเมื่อเทียบกับการ์ดระดับเวิร์กสเตชันหรือระดับผู้บริโภค รุ่นนี้ให้ VRAM มากกว่าอย่างเห็นได้ชัดที่ 80 GB พร้อมแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงกว่า

GPU รุ่นนี้รองรับซอฟต์แวร์อะไรบ้างและมี Compute Capability เท่าไหร่?

เนื่องจากใช้สถาปัตยกรรม NVIDIA Hopper ทำให้ H100 PCIE รองรับ CUDA Compute Capability 9.0 คุณสามารถเปิดใช้งานอินสแตนซ์ด้วยเทมเพลตพร้อมใช้ เช่น PyTorch/CUDA และ ComfyUI หรือกำหนดค่าสแต็กของคุณเองผ่านการเข้าถึงด้วย SSH

การเรียกเก็บเงินสำหรับอินสแตนซ์ H100 PCIE บน Cloudj คิดอย่างไร?

อินสแตนซ์บน Cloudj ใช้การเรียกเก็บเงินรายชั่วโมงที่ตรงไปตรงมา คุณจึงจ่ายเฉพาะเวลาที่ GPU ของคุณทำงานอยู่เท่านั้น พร้อมสิทธิ์เข้าถึงผ่าน SSH อย่างเต็มรูปแบบในทุกการใช้งาน

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

เช่า GPU NVIDIA H100 PCIE รายชั่วโมง

NVIDIA H100 PCIE คือ GPU ระดับดาต้าเซ็นเตอร์สถาปัตยกรรม Hopper ที่สร้างขึ้นเพื่อรองรับเวิร์กโหลดการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องการทรัพยากรสูง มาพร้อม VRAM ขนาด 80 GB แบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 1760 GB/s และพลังประมวลผลแบบจุดทศนิยมมาตรฐานประมาณ 41.0 TFLOPS ภายใต้การใช้พลังงาน 350 W บน Cloudj คุณสามารถใช้งานตัวเร่งประมวลผล Compute Capability 9.0 นี้ได้ด้วยการเรียกเก็บเงินรายชั่วโมง พร้อมสิทธิ์เข้าถึงผ่าน SSH อย่างเต็มรูปแบบ

เช่า H100 PCIE GPU ทั้งหมด

ข้อมูลจำเพาะ

VRAM ต่อ GPU

80 GB

สถาปัตยกรรม

NVIDIA Hopper

Compute capability

ประสิทธิภาพ FP32

≈ 41 TFLOPS

แบนด์วิดท์หน่วยความจำ

≈ 1760 GB/s

ขีดจำกัดพลังงาน

350 W

ค่าที่รายงานโดยผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับเครื่องที่แสดงอยู่ในขณะนี้ ประสิทธิภาพจริงอาจแตกต่างกันไปในแต่ละเครื่อง

คอนฟิกูเรชันที่พร้อมใช้งาน

สต็อกและราคาแบบเรียลไทม์ อัปเดตอย่างต่อเนื่อง ราคาสุดท้ายจะได้รับการยืนยันก่อนที่คุณจะสั่งซื้อ

เช่าเลย

H100 PCIE เหมาะกับงานอะไรบ้าง

การทำ Inference โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

ให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่บนหน่วยความจำด้วย VRAM 80 GB และแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูง ควบคู่กับเทมเพลต vLLM หรือ Ollama ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า

การทำ Fine-Tuning และเทรนโมเดล

เทรนหรือปรับจูนโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกด้วยสถาปัตยกรรม Hopper และสภาพแวดล้อม PyTorch/CUDA ที่พร้อมใช้งาน

การสร้างรูปภาพแบบ Batch

รันไปป์ไลน์ Diffusion ประสิทธิภาพสูงและเวิร์กโฟลว์ ComfyUI ที่ซับซ้อน ซึ่งได้ประโยชน์จากความจุหน่วยความจำขนาดใหญ่

วิทยาการข้อมูลและการจำลอง (Simulation)

ประมวลผลการจำลองและงานจัดการข้อมูลที่เน้นการคำนวณหนัก ด้วยประสิทธิภาพแบบจุดทศนิยมมาตรฐานประมาณ 41.0 TFLOPS และอัตราส่งผ่านหน่วยความจำประมาณ 1760 GB/s

นี่คือ GPU ที่เหมาะกับคุณหรือไม่?

เลือก H100 PCIE เมื่อเวิร์กโหลดของคุณต้องการ VRAM ขนาด 80 GB แบนด์วิดท์หน่วยความจำระดับดาต้าเซ็นเตอร์ และฟีเจอร์ Compute Capability 9.0 ของสถาปัตยกรรม Hopper สำหรับงาน Inference ที่เบากว่าหรือโมเดลขนาดเล็ก การใช้ GPU ระดับเวิร์กสเตชันหรือระดับผู้บริโภคที่มี VRAM น้อยกว่าจะคุ้มค่ากว่า ในขณะที่ความต้องการอัตราส่งผ่านข้อมูลระดับสูงสุดอาจเหมาะกับรุ่นดาต้าเซ็นเตอร์แบบ SXM มากกว่า

เปรียบเทียบกับ GPU ที่ใกล้เคียง

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

คำถามที่พบบ่อย

เช่า H100 PCIE รายชั่วโมง

สร้างบัญชี เลือกคอนฟิกูเรชัน และเชื่อมต่อผ่าน SSH การเรียกเก็บเงินจะหยุดลงเมื่อคุณลบ GPU

เช่า H100 PCIE GPU ทั้งหมด