NVIDIA H100 PCIE GPU કલાકના હિસાબે ભાડે લો
NVIDIA H100 PCIE એ Hopper આર્કિટેક્ચર પર આધારિત ડેટાસેન્ટર GPU છે, જે માગણીવાળા ડીપ લર્નિંગ અને વૈજ્ઞાનિક કમ્પ્યુટિંગ વર્કલોડ માટે બનાવવામાં આવ્યું છે. તે 80 GB VRAM, લગભગ 1760 GB/s મેમરી બૅન્ડવિડ્થ, અને 350 W પાવર મર્યાદામાં લગભગ 41.0 TFLOPS સ્ટાન્ડર્ડ ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ કમ્પ્યુટ પૂરું પાડે છે. ONIE પર, તમે પ્રતિ-કલાક બિલિંગ અને સંપૂર્ણ SSH ઍક્સેસ સાથે આ compute capability 9.0 એક્સિલરેટર ડિપ્લૉય કરી શકો છો.
સ્પેસિફિકેશન
પ્રતિ GPU VRAM
આર્કિટેક્ચર
કમ્પ્યુટ ક્ષમતા
FP32 કમ્પ્યુટ
મેમરી બેન્ડવિડ્થ
પાવર મર્યાદા
હાલમાં સૂચિબદ્ધ મશીનો માટે ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર પ્રદાતા દ્વારા જાણ કરાયેલાં મૂલ્યો; વાસ્તવિક પ્રદર્શન મશીન પ્રમાણે બદલાય છે.
ઉપલબ્ધ રૂપરેખાંકનો
લાઇવ સ્ટોક અને કિંમતો, સતત અપડેટ થાય છે. ઓર્ડર આપતા પહેલાં અંતિમ કિંમતની પુષ્ટિ થાય છે.
લાઇવ કિંમતો લોડ થઈ રહી છે…
H100 PCIE શા માટે સારું છે
મોટા ભાષા મોડેલ (LLM) ઇન્ફરન્સ
80 GB VRAM અને ઉચ્ચ મેમરી બૅન્ડવિડ્થનો ઉપયોગ કરીને મોટા ભાષા મોડેલોને મેમરીમાં ચલાવો, સાથે પૂર્વ-ગોઠવેલા vLLM અથવા Ollama ટેમ્પ્લેટ્સ.
મૉડેલ ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ટ્રેનિંગ
Hopper આર્કિટેક્ચર અને તૈયાર PyTorch/CUDA એન્વાયર્નમેન્ટનો ઉપયોગ કરીને ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક ટ્રેન કરો અથવા ફાઇન-ટ્યુન કરો.
બૅચ ઇમેજ જનરેશન
ઉચ્ચ-થ્રુપુટ ડિફ્યુઝન પાઇપલાઇન્સ અને જટિલ ComfyUI વર્કફ્લો ચલાવો, જેને નોંધપાત્ર મેમરી ક્ષમતાનો લાભ મળે છે.
ડેટા સાયન્સ અને સિમ્યુલેશન
લગભગ 41.0 TFLOPS સ્ટાન્ડર્ડ ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ પર્ફોર્મન્સ અને લગભગ 1760 GB/s મેમરી થ્રુપુટ સાથે કમ્પ્યુટ-ઇન્ટેન્સિવ સિમ્યુલેશન અને ડેટા પ્રોસેસિંગ કાર્યો ચલાવો.
શું આ તમારા માટે યોગ્ય GPU છે?
જ્યારે તમારા વર્કલોડને 80 GB VRAM, ડેટાસેન્ટર-ગ્રેડ મેમરી બૅન્ડવિડ્થ અને Hopper compute capability 9.0 ફીચર્સની જરૂર હોય ત્યારે H100 PCIE પસંદ કરો. હળવા ઇન્ફરન્સ અથવા નાના મોડેલો માટે ઓછી VRAM ધરાવતું વર્કસ્ટેશન અથવા કન્ઝ્યુમર GPU વધુ કિફાયતી છે, જ્યારે અત્યંત ઊંચા થ્રુપુટની જરૂરિયાતો માટે SXM-આધારિત ડેટાસેન્ટર વેરિઅન્ટ વધુ યોગ્ય રહી શકે છે.
સમાન GPU સાથે સરખામણી કરો
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
શું H100 PCIE LLM ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ઇન્ફરન્સ માટે યોગ્ય છે?
હા, તેની 80 GB VRAM અને લગભગ 1760 GB/s મેમરી બૅન્ડવિડ્થ તેને મોટા મોડેલો હોસ્ટ કરવા અને ટ્રેન કરવા માટે સારી રીતે યોગ્ય બનાવે છે. PyTorch/CUDA, vLLM અથવા Ollama માટેના પૂર્વ-ગોઠવેલા ટેમ્પ્લેટ્સનો ઉપયોગ કરીને તમે તરત શરૂઆત કરી શકો છો.
H100 PCIE SXM અથવા નાનાં વર્કસ્ટેશન GPU ની સરખામણીમાં કેવું છે?
H100 PCIE 350 W TDP પર કાર્ય કરે છે, જે ઊંચા વૉટેજવાળા SXM ડેટાસેન્ટર વેરિઅન્ટની તુલનામાં ઓછો પાવર વપરાશ અને સ્ટાન્ડર્ડ PCIe સુસંગતતા આપે છે. વર્કસ્ટેશન અથવા કન્ઝ્યુમર કાર્ડની તુલનામાં, તે 80 GB સાથે નોંધપાત્ર રીતે વધુ VRAM અને ઊંચી મેમરી બૅન્ડવિડ્થ પૂરી પાડે છે.
આ GPU માં કયો સોફ્ટવેર સપોર્ટ અને compute capability છે?
NVIDIA Hopper આર્કિટેક્ચર પર આધારિત હોવાથી, H100 PCIE CUDA compute capability 9.0 ને સપોર્ટ કરે છે. PyTorch/CUDA અને ComfyUI સહિતના તૈયાર ટેમ્પ્લેટ્સ સાથે ઇન્સ્ટન્સ લોન્ચ કરી શકો છો, અથવા SSH ઍક્સેસ દ્વારા તમારું પોતાનું સ્ટેક કન્ફિગર કરી શકો છો.
ONIE પર H100 PCIE ઇન્સ્ટન્સ માટે બિલિંગ કેવી રીતે કામ કરે છે?
ONIE પરના ઇન્સ્ટન્સ સીધી પ્રતિ-કલાક બિલિંગનો ઉપયોગ કરે છે, તેથી તમે ફક્ત તમારું GPU સક્રિય હોય તે સમય માટે જ ચૂકવણી કરો છો. દરેક ડિપ્લૉયમેન્ટમાં સંપૂર્ણ SSH ઍક્સેસ શામેલ છે.
H100 PCIE કલાક પ્રમાણે ભાડે લો
એકાઉન્ટ બનાવો, રૂપરેખાંકન પસંદ કરો અને SSH દ્વારા કનેક્ટ કરો. GPU કાઢી નાખો ત્યારે બિલિંગ બંધ થાય છે.
H100 PCIE ભાડે લો