NVIDIA H100 SXM GPU કલાકના હિસાબે ભાડે લો
NVIDIA H100 SXM એ Hopper આર્કિટેક્ચર પર આધારિત ડેટાસેન્ટર GPU છે, જેમાં 80 GB VRAM અને 700 W પાવર એન્વેલપ છે. તે લગભગ 53.5 TFLOPS સ્ટાન્ડર્ડ ફ્લોટિંગ-પોઇન્ટ કમ્પ્યુટ અને લગભગ 2869 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ આપે છે, અને CUDA compute capability 9.0ને સપોર્ટ કરે છે. ONIE પર તેને પ્રતિ-કલાક બિલિંગ, સંપૂર્ણ SSH એક્સેસ અને PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama તથા ComfyUI માટેના તૈયાર ટેમ્પ્લેટ સાથે ભાડે લો.
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 SXM શા માટે સારું છે
મોટા ભાષા મોડેલ (LLM) ઇન્ફરન્સ
80 GB VRAM ક્ષમતા અને લગભગ 2869 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થનો ઉપયોગ કરીને vLLM અથવા Ollama ટેમ્પ્લેટ દ્વારા માગણીવાળા ભાષા મોડેલ્સને પ્રોડક્શનમાં ડિપ્લોય કરો.
ડીપ લર્નિંગ ફાઇન-ટ્યુનિંગ
Hopper આર્કિટેક્ચર અને CUDA compute capability 9.0નો ઉપયોગ કરીને પૂર્વ-કન્ફિગર કરેલા PyTorch/CUDA વાતાવરણમાં ન્યુરલ નેટવર્ક તાલીમ આપો અને ફાઇન-ટ્યુન કરો.
હાઇ-થ્રુપુટ બેચ પ્રોસેસિંગ
700 W ડેટાસેન્ટર ફોર્મ ફેક્ટરમાં લગભગ 53.5 TFLOPS કમ્પ્યુટ પરફોર્મન્સથી લાભ મેળવતા સઘન ડેટા પ્રોસેસિંગ અને સિમ્યુલેશન વર્કલોડ ચલાવો.
ભારે જનરેટિવ મીડિયા વર્કફ્લો
80 GB મેમરી પૂલમાં આરામથી બંધબેસતા મોટા બેચ સાઇઝ સાથે જટિલ ComfyUI પાઇપલાઇન્સ અને ડિફ્યુઝન મોડેલ્સ ચલાવો.
શું આ તમારા માટે યોગ્ય GPU છે?
જ્યારે તમારા ટ્રેનિંગ અથવા ઇન્ફરન્સ વર્કલોડને 80 GB હાઇ-બેન્ડવિડ્થ ડેટાસેન્ટર મેમરી અને Hopper આર્કિટેક્ચરની સુવિધાઓની જરૂર હોય ત્યારે H100 SXM પસંદ કરો. હળવા ડેવલપમેન્ટ અથવા નાના મોડેલ્સ માટે નાનું વર્કસ્ટેશન અથવા કન્ઝ્યુમર GPU વધુ વ્યવહારુ વિકલ્પ છે, જ્યારે એક જ ઇન્સ્ટન્સ તમારું આખું મોડેલ 80 GB VRAMમાં ન સમાવી શકે ત્યારે નવું અથવા વધુ ક્ષમતાવાળું ડેટાસેન્ટર GPU વધુ યોગ્ય છે.
સમાન GPU સાથે સરખામણી કરો
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
શું H100 SXM LLM ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ઇન્ફરન્સ માટે યોગ્ય છે?
હા, તેની 80 GB VRAM ક્ષમતા અને લગભગ 2869 GB/s મેમરી બેન્ડવિડ્થ તેને મોટા ભાષા મોડેલ્સ સર્વ કરવા અને ફાઇન-ટ્યુન કરવા બંને માટે યોગ્ય બનાવે છે. ONIE પર vLLM, Ollama અથવા PyTorch/CUDA માટેના તૈયાર ટેમ્પ્લેટનો ઉપયોગ કરીને તરત શરૂઆત કરી શકો છો.
SXM વેરિઅન્ટ ઓછા પાવરવાળા ડેટાસેન્ટર અથવા વર્કસ્ટેશન GPU સાથે કેવી રીતે તુલના કરે છે?
H100 SXM 700 W થર્મલ ડિઝાઇન પાવર પર કામ કરે છે, જેથી તે PCIe ડેટાસેન્ટર વેરિઅન્ટ્સ અથવા વર્કસ્ટેશન કાર્ડ્સ કરતાં ઊંચું કમ્પ્યુટ પરફોર્મન્સ અને મેમરી બેન્ડવિડ્થ સતત જાળવી શકે છે. જો તમારો વર્કલોડ લગભગ 53.5 TFLOPS કમ્પ્યુટ અથવા 80 GB મેમરીનો પૂરો ઉપયોગ ન કરતો હોય, તો નાનું GPU પૂરતું હોઈ શકે છે.
CUDA compute capability 9.0 કયા સોફ્ટવેર સુસંગતતા આપે છે?
Compute capability 9.0 NVIDIA Hopper આર્કિટેક્ચરની ઇન્સ્ટ્રક્શન્સ અને સુવિધાઓ માટે હાર્ડવેર સપોર્ટ દર્શાવે છે. અમારા પૂર્વ-કન્ફિગર કરેલા PyTorch/CUDA ટેમ્પ્લેટ મેન્યુઅલ ડ્રાઇવર સેટઅપ વિના આ હાર્ડવેરનો ઉપયોગ કરવા માટે તૈયાર આવે છે.
ONIE પર બિલિંગ અને ઇન્સ્ટન્સ એક્સેસ કેવી રીતે કામ કરે છે?
ઇન્સ્ટન્સ ભાડે રાખવાના સમયગાળા માટે પ્રતિ-કલાક ધોરણે બિલ કરવામાં આવે છે. ડિપ્લોય થયા પછી તમે SSH એક્સેસ દ્વારા સીધા તમારા એન્વાયર્નમેન્ટ સાથે જોડાઈ શકો છો અથવા ComfyUI જેવા પહેલેથી ઇન્સ્ટોલ થયેલા ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરી શકો છો.
H100 SXM કલાક પ્રમાણે ભાડે લો
એકાઉન્ટ બનાવો, રૂપરેખાંકન પસંદ કરો અને SSH દ્વારા કનેક્ટ કરો. GPU કાઢી નાખો ત્યારે બિલિંગ બંધ થાય છે.
H100 SXM ભાડે લો