H100 PCIE o A100: sulit ba ang pag-upgrade?

Ayon sa nakatalang specs, doble ang memory ng H100 PCIE kumpara sa A100 40 GB, humigit-kumulang 2.6 na beses ang FP32 (41 vs 15.6 TFLOPS), at mas malaki ang bandwidth (1760 vs 1313 GB/s). Mas mabilis matapos ang mga gawaing compute- o memory-bound, kaya sulit kahit mas mataas ang presyo kada oras.

Paano maikukumpara ang H100 PCIE sa H100 SXM?

Parehong may 80 GB ang mga ito. Ang H100 SXM ay nakatala sa 53.5 TFLOPS at 2869 GB/s na may 700 W limit, kaya mas mabilis ito; ang H100 PCIE na may 350 W naman ang mas mababang konsumo sa kuryente para sa mga gawaing angkop sa throughput nito.

Anong mga sukat ng model ang kasya sa 80 GB?

Humigit-kumulang 34B parameters sa 16-bit na may puwang para sa context, o mga 70B-class model na naka-quantize sa 4 bits. Para sa 16-bit 70B, tingnan ang 140 GB H200 NVL.

Gaano kabilis makapagsimula ng H100 PCIE sa Cloudj?

Pumili ng template, pumili ng available na H100 PCIE mula sa live list, at kumpirmahin ang presyo; iki-create ang server mula sa balance ng iyong account at makaka-connect ka agad gamit ang SSH o ang browser terminal.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Umarkila ng NVIDIA H100 PCIE GPU na may 80 GB VRAM

Mag-arkila ng H100 PCIE GPUs kada oras sa Cloudj: 80 GB VRAM sa NVIDIA Hopper, humigit-kumulang 41 TFLOPS FP32 at 1760 GB/s memory bandwidth para sa training at LLM inference. Ito ang entry point sa Hopper para sa mga AI team na nangangailangan ng 80 GB sa isang card na may 350 W power limit. Pumili ng PyTorch, vLLM, o Unsloth template, kumpirmahin ang live na H100 PCIE configuration, at mag-connect gamit ang SSH.

Mag-arkila ng H100 PCIE Lahat ng GPU

Mga detalye ng H100 PCIE

VRAM bawat GPU

80 GB

Arkitektura

NVIDIA Hopper

Compute capability

FP32 compute

≈ 41 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 1760 GB/s

Limitasyon sa kuryente

350 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 PCIE

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 PCIE cloud GPU

Pag-fine-tune ng mga 13B–34B model

Kasya sa 80 GB ang LoRA sa mga 30B-class model sa BF16 at QLoRA sa mga 70B-class model gamit ang Unsloth.

Pag-serve ng quantized na 70B models

I-host ang 4-bit 70B model gamit ang vLLM o SGLang sa isang GPU, para maiwasan ang multi-GPU sharding habang nagpo-prototype.

Mixed-precision training

Mag-train ng transformers at diffusion models mula sa simula o ipagpatuloy ang pre-training sa Hopper gamit ang compute capability 9.0.

Pananaliksik sa video at image model

Magpatakbo ng malalaking diffusion at video generation models sa ComfyUI na nangangailangan ng mas maraming memory kaysa sa anumang consumer card.

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

Piliin ang H100 PCIE kapag kailangan ng iyong workloads ang 80 GB ng VRAM, datacenter-grade memory bandwidth, at mga feature ng Hopper compute capability 9.0. Para sa mas magaang inference o mas maliliit na model, mas matipid ang workstation o consumer GPU na may mas mababang VRAM, habang ang matitinding throughput requirement naman ay maaaring mangailangan ng SXM-based datacenter variant.

H100 PCIE vs mga katulad na cloud GPU

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

H100 PCIE cloud GPU: mga madalas itanong

Mag-renta ng H100 PCIE 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 PCIE Lahat ng GPU