Bakit dapat piliin ang H100 SXM kaysa sa H100 PCIE?

Nasa 53.5 TFLOPS FP32 at 2869 GB/s ang H100 SXM kumpara sa 41 TFLOPS at 1760 GB/s ng PCIE card, at may 700 W limit sa halip na 350 W. Bawat trabaho, karaniwang mas mabilis itong matapos.

Alin ang mas mainam para sa mga LLM, ang H100 SXM o H200 NVL?

May 140 GB at 3884 GB/s ang H200 NVL, kaya mas angat ito para sa napakalalaking model at mahahabang context. Mas mataas naman ang FP32 compute ng H100 SXM (53.5 vs 48.3 TFLOPS) at angkop ito para sa mga training job na kasya sa 80 GB.

Kaya ko bang mag-fine-tune ng 70B model sa isang H100 SXM?

Oo gamit ang QLoRA: kumukuha ang 4-bit 70B weights ng humigit-kumulang 35–40 GB, kaya may natitira pang espasyo para sa mga adapter, activation, at optimizer state. Ang buong 16-bit fine-tuning ng 70B ay nangangailangan ng maraming GPU.

Ano ang babayaran ko kapag naka-stop ang H100 SXM server sa Cloudj?

Sa orasang billing, ang disk lang ang sisingilin para sa isang naka-stop na server. I-delete ang server kapag nakopya mo na ang iyong checkpoints at ganap ka nang hihinto sa pagbabayad.

GPU Cloud · NVIDIA · Hopper

Umarkila ng NVIDIA H100 SXM GPU na may 80 GB VRAM

Umarkila ng H100 SXM cloud GPU servers kada oras sa Cloudj: 80 GB VRAM, NVIDIA Hopper, humigit-kumulang 53.5 TFLOPS FP32 at 2869 GB/s ng memory bandwidth. May 700 W power limit, ito ang H100 para sa mga team na nagti-train, nagpi-fine-tune, at nagse-serve ng malalaking model at naghahanap ng pinakamabilis na Hopper module sa lineup para sa compute. Mag-launch ng template para sa PyTorch, vLLM, o Unsloth at kumonekta via SSH sa ilang hakbang lang.

Mag-arkila ng H100 SXM Lahat ng GPU

Mga detalye ng H100 SXM

VRAM bawat GPU

80 GB

Arkitektura

NVIDIA Hopper

Compute capability

FP32 compute

≈ 53.5 TFLOPS

Memory bandwidth

≈ 2869 GB/s

Limitasyon sa kuryente

700 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 SXM

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 SXM cloud GPU

Compute-heavy na training

Nagbibigay ang 53.5 TFLOPS FP32 at 700 W power limit sa H100 SXM ng pinakamalakas na compute kumpara sa alinmang Hopper card na nakalista rito.

Mabilis na LLM inference

Pinapabilis ng 2869 GB/s na bandwidth ang token generation para sa 13B–34B models sa 16-bit o quantized 70B models.

Full fine-tuning ng 7B–13B models

May sapat na espasyo ang 80 GB para sa full-parameter fine-tuning ng mas maliliit na LLM, hindi lang adapters, gamit ang tamang optimizer settings.

Training ng diffusion at video models

Mag-train o mag-fine-tune ng image at video models kung saan ang memory at compute ang nagtatakda kung gaano katagal ang bawat run.

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

Piliin ang H100 SXM kapag kailangan ng iyong training o inference workloads ang 80 GB ng high-bandwidth datacenter memory at mga feature ng Hopper architecture. Mas praktikal na opsyon ang mas maliit na workstation o consumer GPU para sa magagaan na development o maliliit na model, habang mas mainam naman ang mas bago o mas mataas ang kapasidad na datacenter GPU kung hindi kayang i-hold ng isang instance ang buong model mo sa 80 GB ng VRAM.

H100 SXM vs mga katulad na cloud GPU

GPU	VRAM bawat GPU	FP32 compute	Limitasyon sa kuryente
NVIDIA H100 SXM	80 GB	≈ 53.5 TFLOPS	700 W
NVIDIA H100 PCIE	80 GB	≈ 41 TFLOPS	350 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 SXM cloud GPU: mga madalas itanong

Mag-renta ng H100 SXM 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 SXM Lahat ng GPU