Magrenta ng NVIDIA H100 PCIE GPU kada oras
Ang NVIDIA H100 PCIE ay isang datacenter GPU na nakabase sa Hopper architecture, na ginawa para sa mabibigat na deep learning at scientific computing workloads. Nagbibigay ito ng 80 GB ng VRAM, humigit-kumulang 1760 GB/s na memory bandwidth, at humigit-kumulang 41.0 TFLOPS ng standard floating-point compute sa loob ng 350 W power envelope. Sa ONIE, maaari mong i-deploy ang compute capability 9.0 accelerator na ito na may per-hour billing at buong SSH access.
Mga Specification
VRAM bawat GPU
Architecture
Compute capability
FP32 compute
Memory bandwidth
Power limit
Mga halagang iniulat ng infrastructure provider para sa mga makinang kasalukuyang nakalista; nag-iiba ang aktuwal na performance depende sa makina.
Mga available na configuration
Live na stock at presyo, patuloy na ina-update. Kukumpirmahin ang huling presyo bago ka mag-order.
Kinukuha ang live na presyo…
Para saan ang H100 PCIE
Inference ng Large Language Model
I-serve ang large language models sa memory gamit ang 80 GB ng VRAM at mataas na memory bandwidth, kasama ang mga pre-configured na vLLM o Ollama template.
Model Fine-Tuning at Training
I-train o i-fine-tune ang deep neural networks gamit ang Hopper architecture at mga handa nang PyTorch/CUDA environment.
Batch na Image Generation
Magpatakbo ng high-throughput na diffusion pipelines at kumplikadong ComfyUI workflows na nakikinabang sa malaking memory capacity.
Data Science at Simulation
Magpatakbo ng compute-intensive na simulation at data processing tasks gamit ang humigit-kumulang 41.0 TFLOPS ng standard floating-point performance at humigit-kumulang 1760 GB/s ng memory throughput.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang H100 PCIE kapag ang iyong workloads ay nangangailangan ng 80 GB ng VRAM, datacenter-grade na memory bandwidth, at mga feature ng Hopper compute capability 9.0. Para sa mas magaang na inference o mas maliliit na model, mas makatipid ang workstation o consumer GPU na may mas kaunting VRAM, habang ang matinding throughput requirements ay maaaring mangailangan ng SXM-based na datacenter variant.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 PCIE | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | — | |
| H100 NVL | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | — | Mga detalye |
| H100 SXM | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang H100 PCIE para sa LLM fine-tuning at inference?
Oo, ang 80 GB nitong VRAM at humigit-kumulang 1760 GB/s na memory bandwidth ay nagpapaangkop dito para sa pag-host at pag-train ng malalaking model. Maaari ka agad magsimula gamit ang mga pre-configured na template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, o Ollama.
Paano ikukumpara ang H100 PCIE sa SXM o sa mas maliliit na workstation GPU?
Ang H100 PCIE ay may 350 W TDP, kaya mas mababa ang konsumo ng kuryente nito at compatible sa standard PCIe kumpara sa mas mataas na wattage na SXM datacenter variants. Kumpara sa workstation o consumer cards, mas malaki ang VRAM nito na 80 GB at mas mataas ang memory bandwidth.
Anong software support at compute capability ang mayroon ang GPU na ito?
Dahil nakabase sa NVIDIA Hopper architecture, sinusuportahan ng H100 PCIE ang CUDA compute capability 9.0. Maaari kang maglunsad ng instances gamit ang mga handa nang template, kabilang ang PyTorch/CUDA at ComfyUI, o i-configure ang sarili mong stack sa pamamagitan ng SSH access.
Paano gumagana ang billing para sa H100 PCIE instances sa ONIE?
Gumagamit ang mga instance sa ONIE ng simpleng per-hour billing, kaya nagbabayad ka lamang para sa oras na aktibo ang iyong GPU. Kasama sa bawat deployment ang buong SSH access.
Magrenta ng H100 PCIE kada oras
Gumawa ng account, pumili ng configuration at kumonekta sa pamamagitan ng SSH. Titigil ang billing kapag dinelete mo ang GPU.
Magrenta ng H100 PCIE