H100 NVL vs H100 SXM: alin ang mas mabilis?

Para sa LLM decoding, nakalista ang H100 NVL na may mas malaking memory (94 GB vs 80 GB) at mas mataas na bandwidth (3381 GB/s vs 2869 GB/s). Ang H100 SXM naman ay may mas mataas na FP32 sa 53.5 TFLOPS at 700 W limit, kaya mas bagay ito sa compute-heavy training.

Puwede ba akong mag-run ng 70B model sa 16-bit gamit ang H100 NVL?

Hindi. Ang 16-bit 70B weights ay nangangailangan ng humigit-kumulang 140 GB. Sa 94 GB, mag-run ng 70B na naka-quantize sa 4 o 8 bits; para sa 16-bit 70B, mas angkop ang H200 NVL na may 140 GB.

Kailangan ba ng Hopper ng espesyal na software?

May compute capability 9.0 ang Hopper at kayang magpatakbo ng kasalukuyang CUDA, PyTorch, vLLM, at SGLang builds. Nakalista sa mga template ng Cloudj ang minimum CUDA version ng mga ito, at compatible GPUs lamang ang iniaalok para sa bawat template.

Paano gumagana ang billing para sa H100 NVL?

Magbayad kada oras habang tumatakbo ang server gamit ang iyong Cloudj balance, o pumili ng buwanan o mas mahabang cycle. Kinukumpirma sa console ang presyo bago ka mag-order, at ang naka-stop na hourly server ay sisingilin lamang para sa disk nito.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Umarkila ng NVIDIA H100 NVL GPU na may 94 GB VRAM

Mag-rent ng H100 NVL cloud GPU servers kada oras sa Cloudj: 94 GB VRAM, NVIDIA Hopper, at humigit-kumulang 3381 GB/s na memory bandwidth para sa large-model inference. Ginawa para sa mga LLM team na nangangailangan ng mas malaking memory kumpara sa 80 GB H100 at mas mabilis na decoding, naghahatid ito ng 48.3 TFLOPS FP32 sa 400 W power limit. Mag-start ng vLLM o SGLang template, pumili ng live H100 NVL configuration, at mag-connect gamit ang SSH.

Mag-arkila ng H100 NVL Lahat ng GPU

Mga detalye ng H100 NVL

VRAM bawat GPU

94 GB

Arkitektura

NVIDIA Hopper

Compute capability

FP32 compute

≈ 48.3 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 3381 GB/s

Limitasyon sa kuryente

400 W

Mga value na iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang totoong performance depende sa makina.

Live na mga configuration at presyo ng H100 NVL

Live stock at mga presyo, patuloy na ina-update. Kinukumpirma ang pinal na presyo bago ka umorder.

Mag-arkila ngayon

Ano ang puwede mong i-run sa H100 NVL cloud GPU

High-throughput LLM serving

Pinapabilis ng 3381 GB/s na bandwidth ang token generation, at kayang hawakan ng 94 GB ang quantized 70B model kasama ang malaking KV cache sa iisang GPU.

Long-context at RAG pipelines

Ang karagdagang 14 GB kumpara sa 80 GB card ay direktang magagamit para sa mas mahabang context length at concurrent requests.

Pag-fine-tune ng 30B–70B models

Mag-run ng LoRA sa 30B-class models gamit ang BF16 o QLoRA sa 70B-class models gamit ang Unsloth sa iisang Hopper GPU.

Model evaluation nang maramihan

Mabilis na mag-run ng mga benchmark suite at A/B evaluation sa iba't ibang checkpoint, pagkatapos ay i-delete ang server kapag nakuha na ang mga score.

Ang H100 NVL ba ang tamang GPU para sa iyong workload?

Piliin ang H100 NVL kung ang iyong AI o compute workloads ay nangangailangan ng mas malaking memory kaysa sa ibinibigay ng standard datacenter cards, hanggang 94 GB ng VRAM. Mas mainam na opsyon ang mas maliit na workstation o consumer GPU para sa lightweight inference at development, habang kailangan naman ang multi-GPU setup o mas mataas na memory tier kung lalampas sa 94 GB ang iyong mga model.

H100 NVL vs mga katulad na cloud GPU

GPU	VRAM bawat GPU	FP32 compute	Limitasyon sa kuryente
NVIDIA H100 NVL	94 GB	≈ 48.3 TFLOPS	400 W
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W	Mga Detalye →
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 W	Mga Detalye →
NVIDIA A800 PCIE	80 GB	≈ 15.6 TFLOPS	300 W	Mga Detalye →
NVIDIA CMP 170HX	64 GB	≈ 12.1 TFLOPS	250 W	Mga Detalye →

H100 NVL cloud GPU: mga madalas itanong

Mag-renta ng H100 NVL cloud GPU kada oras

Pumili ng template, pumili ng live na configuration, at kumonekta sa pamamagitan ng SSH o browser terminal. Hihinto ang pagsingil kapag binura mo ang GPU.

Mag-arkila ng H100 NVL Lahat ng GPU