Magrenta ng NVIDIA H100 SXM GPU kada oras
Ang NVIDIA H100 SXM ay isang datacenter GPU na may Hopper architecture, may 80 GB na VRAM at 700 W na power envelope. Nagbibigay ito ng humigit-kumulang 53.5 TFLOPS ng standard floating-point compute at memory bandwidth na humigit-kumulang 2869 GB/s, at sinusuportahan nito ang CUDA compute capability 9.0. Rentahan ito sa ONIE na may per-hour billing, buong SSH access, at handang template para sa PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, at ComfyUI.
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 SXM
Inference ng Large Language Model
I-deploy ang mabibigat na language model sa production gamit ang 80 GB VRAM capacity at humigit-kumulang 2869 GB/s na memory bandwidth sa pamamagitan ng vLLM o Ollama template.
Deep Learning Fine-Tuning
Sanayin at i-fine-tune ang mga neural network gamit ang Hopper architecture at CUDA compute capability 9.0, kasama ang mga pre-configured na PyTorch/CUDA environment.
High-Throughput Batch Processing
Magpatakbo ng masinsinang data processing at simulation workload na nakikinabang sa humigit-kumulang 53.5 TFLOPS ng compute performance sa 700 W datacenter form factor.
Mabibigat na Generative Media Workflow
Patakbuhin ang kumplikadong ComfyUI pipeline at diffusion model na may malalaking batch size na kasya nang maayos sa 80 GB memory pool.
Angkop ba sa iyo ang GPU na ito?
Piliin ang H100 SXM kapag ang iyong training o inference workload ay nangangailangan ng 80 GB ng high-bandwidth datacenter memory at mga feature ng Hopper architecture. Mas praktikal ang mas maliit na workstation o consumer GPU para sa magaan na development o maliliit na model, habang mas angkop ang mas bago o mas mataas ang kapasidad na datacenter GPU kung hindi kasya ang buong model sa 80 GB VRAM ng isang instance.
Ikumpara sa mga katulad na GPU
| GPU | VRAM bawat GPU | Architecture | FP32 compute | Mula / oras | Mga detalye |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 SXM | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | — | |
| H100 NVL | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | — | Mga detalye |
| H100 PCIE | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | — | Mga detalye |
| RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | — | Mga detalye |
Mga madalas itanong
Angkop ba ang H100 SXM para sa LLM fine-tuning at inference?
Oo, ang 80 GB na VRAM at humigit-kumulang 2869 GB/s na memory bandwidth nito ay angkop para sa pag-serve at fine-tuning ng malalaking language model. Maaari ka agad magsimula sa ONIE gamit ang handang template para sa vLLM, Ollama, o PyTorch/CUDA.
Paano ihahambing ang SXM variant sa mas mababang power na datacenter o workstation GPU?
Ang H100 SXM ay may 700 W thermal design power, kaya nitong mapanatili ang mas mataas na compute performance at memory bandwidth kaysa sa PCIe datacenter variant o workstation card. Kung hindi nagagamit nang buo ang humigit-kumulang 53.5 TFLOPS na compute o 80 GB na memory ng iyong workload, maaaring sapat na ang mas maliit na GPU.
Anong software compatibility ang ibinibigay ng CUDA compute capability 9.0?
Ang compute capability 9.0 ay nagpapahiwatig ng hardware support para sa mga instruction at feature ng NVIDIA Hopper architecture. Handa nang gamitin ang hardware na ito ng aming pre-configured na PyTorch/CUDA template nang walang manual na driver setup.
Paano gumagana ang billing at access sa instance sa ONIE?
Sinisingil ang mga instance kada oras para sa tagal ng iyong pagrenta. Kapag na-deploy na, maaari kang kumonekta nang direkta sa iyong environment sa pamamagitan ng SSH access o gamitin ang mga pre-installed na tool gaya ng ComfyUI.
Magrenta ng H100 SXM 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 SXM