80 GB VRAM-li NVIDIA H100 PCIE GPU ijarasi
Cloudj platformasida H100 PCIE GPU'larini soatbay ijaraga oling: NVIDIA Hopper arxitekturasida 80 GB VRAM, trenirovka va LLM xulosalash (inference) uchun taxminan 41 TFLOPS FP32 hamda 1760 GB/s xotira o‘tkazuvchanligi. Bu 350 W quvvat sarfi chegarasida bitta kartada 80 GB hajmga ega bo‘lishni istagan AI jamoalari uchun Hopper dunyosiga kirish nuqtasidir. PyTorch, vLLM yoki Unsloth shablonini tanlang, mavjud H100 PCIE konfiguratsiyasini tasdiqlang va SSH orqali ulaning.
H100 PCIE texnik xususiyatlari
Har bir GPU uchun VRAM
80 GB
Arxitektura
NVIDIA Hopper
Hisoblash imkoniyati
9
FP32 unumdorligi
≈ 41 TFLOPS
Xotira o‘tkazuvchanligi
≈ 1760 GB/s
Quvvat sarfi (TDP)
350 W
Hozirda ro‘yxatda keltirilgan mashinalar uchun infratuzilma provayderi tomonidan ko‘rsatilgan ko‘rsatkichlar; haqiqiy unumdorlik mashinaga qarab farqlanishi mumkin.
Mavjud H100 PCIE konfiguratsiyalari va narxlari
Real vaqtdagi mavjudlik va narxlar muntazam yangilanadi. Yakuniy narx buyurtma berishdan oldin tasdiqlanadi.
Ijaraga olishH100 PCIE bulutli GPU'sida nimalarni ishga tushirish mumkin
13B–34B modellarini fine-tuning qilish
80 GB xotira BF16 formatidagi 30B toifasidagi modellarda LoRA uchun va Unsloth bilan 70B toifasidagi modellarda QLoRA uchun yetarli bo‘ladi.
Kvantlangan 70B modellarini serving qilish
Prototiplash davomida multi-GPU sharding qilishdan qochish uchun 4-bitli 70B modelni bitta GPU'da vLLM yoki SGLang yordamida joylashtiring.
Aralash aniqlikda trenirovka qilish
Transformer va diffuziya modellarini noldan o‘rgating yoki 9.0 hisoblash imkoniyatiga (compute capability) ega Hopper'da dastlabki trenirovkani davom ettiring.
Video va tasvir modellari tadqiqoti
ComfyUI'da har qanday oddiy iste’molchi video kartalaridan ko‘ra ko‘proq xotira talab qiladigan yirik diffuziya va video generatsiya modellarini ishga tushiring.
H100 PCIE sizning vazifalaringiz uchun to‘g‘ri GPUmi?
Ish yuklamalaringiz 80 GB VRAM, ma’lumotlar markazi darajasidagi xotira o‘tkazuvchanligi va Hopper compute capability 9.0 imkoniyatlarini talab qilsa, H100 PCIE'ni tanlang. Yengilroq xulosalash (inference) yoki kichikroq modellar uchun kamroq VRAM'ga ega ish stansiyasi yoki iste’molchi GPU'si ancha tejamkor bo‘ladi, o‘ta yuqori o‘tkazuvchanlik talablari uchun esa SXM asosidagi ma’lumotlar markazi varianti ma’qul kelishi mumkin.
H100 PCIE va o‘xshash bulutli GPU'lar taqqoslovi
| GPU | Har bir GPU uchun VRAM | FP32 unumdorligi | Quvvat sarfi (TDP) | |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA H100 PCIE | 80 GB | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | Batafsil → |
| NVIDIA A800 PCIE | 80 GB | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | Batafsil → |
| NVIDIA H100 NVL | 94 GB | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | Batafsil → |
| NVIDIA CMP 170HX | 64 GB | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | Batafsil → |
H100 PCIE bulutli GPU: ko‘p beriladigan savollar
H100 PCIE bulutli GPU'sini soatbay ijaraga oling
Shablonni tanlang, mavjud konfiguratsiyani belgilang va SSH yoki brauzer terminali orqali ulaning. GPU serverini o‘chirishingiz bilan to‘lov to‘xtatiladi.