80 GB VRAM کے ساتھ NVIDIA H100 PCIE GPU کرایہ پر لیں
Cloudj پر گھنٹہ وار بنیادوں پر H100 PCIE GPUs کرائے پر حاصل کریں: ٹریننگ اور LLM inference کے لیے NVIDIA Hopper پر 80 GB VRAM، تقریباً 41 TFLOPS FP32 اور 1760 GB/s میموری بینڈوڈتھ۔ یہ ان AI ٹیموں کے لیے Hopper کا بہترین آغاز ہے جو 350 W پاور لمٹ میں سنگل کارڈ پر 80 GB چاہتی ہیں۔ PyTorch، vLLM یا Unsloth ٹیمپلیٹ منتخب کریں، لائیو H100 PCIE کنفیگریشن کی تصدیق کریں اور SSH کے ذریعے کنیکٹ ہوں۔
H100 PCIE کی تکنیکی خصوصیات اور تفصیلات
VRAM فی GPU
80 GB
آرکیٹیکچر
NVIDIA Hopper
کمپیوٹ کیپابیلیٹی
9
FP32 کمپیوٹ
≈ 41 TFLOPS
میموری بینڈوڈتھ
≈ 1760 GB/s
پاور لمٹ
350 W
فی الوقت دستیاب مشینوں کے لیے انفراسٹرکچر فراہم کنندہ کی طرف سے بتائی گئی ویلیوز؛ اصل کارکردگی مشین کے مطابق مختلف ہو سکتی ہے۔
H100 PCIE کی لائیو کنفیگریشنز اور قیمتیں
لائیو اسٹاک اور قیمتیں، مسلسل اپ ڈیٹ ہوتی ہیں۔ حتمی قیمت کی تصدیق آرڈر سے پہلے کی جاتی ہے۔
ابھی کرائے پر لیںآپ H100 PCIE کلاؤڈ GPU پر کیا کچھ چلا سکتے ہیں
13B–34B ماڈلز کی فائن ٹیوننگ (Fine-tuning)
80 GB میں BF16 کے اندر 30B-class ماڈلز پر LoRA اور Unsloth کے ساتھ 70B-class ماڈلز پر QLoRA باآسانی چل جاتا ہے۔
Quantized 70B ماڈلز کی سرونگ
ایک ہی GPU پر vLLM یا SGLang کے ساتھ 4-bit 70B ماڈل ہوسٹ کریں، تاکہ پروٹوٹائپنگ کے دوران آپ کو multi-GPU sharding کی ضرورت نہ پڑے۔
مکسڈ پریسیشن ٹریننگ (Mixed-precision training)
ٹرانسفارمرز اور ڈفیوژن ماڈلز کو بالکل شروع سے ٹرین کریں یا compute capability 9.0 کے ساتھ Hopper پر پری ٹریننگ جاری رکھیں۔
ویڈیو اور امیج ماڈل ریسرچ
ComfyUI میں بڑے ڈفیوژن اور ویڈیو جنریشن ماڈلز چلائیں جنہیں کسی بھی عام کنزیومر کارڈ سے زیادہ میموری درکار ہوتی ہے۔
کیا H100 PCIE آپ کے ورک لوڈ کے لیے بہترین GPU ہے؟
جب آپ کے ورک لوڈز کو 80 GB VRAM، ڈیٹا سینٹر گریڈ میموری بینڈوڈتھ، اور Hopper compute capability 9.0 فیچرز درکار ہوں تو H100 PCIE منتخب کریں۔ ہلکے انفرینس یا چھوٹے ماڈلز کے لیے کم VRAM والا ورک اسٹیشن یا کنزیومر GPU زیادہ کفایتی رہتا ہے، جبکہ انتہائی زیادہ تھرو پٹ کی ضروریات کے لیے SXM پر مبنی ڈیٹا سینٹر ویرینٹ زیادہ موزوں ہو سکتا ہے۔
H100 PCIE کلاؤڈ GPU: اکثر پوچھے جانے والے سوالات
H100 PCIE کلاؤڈ GPU فی گھنٹہ کے حساب سے کرائے پر لیں
ایک ٹیمپلیٹ چنیں، لائیو کنفیگریشن منتخب کریں اور SSH یا براؤزر ٹرمینل کے ذریعے فوری کنیکٹ ہوں۔ GPU ڈیلیٹ کرتے ہی بلنگ بند ہو جاتی ہے۔