NVIDIA H100 PCIE GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA H100 PCIE は、要求の厳しいディープラーニングや科学技術計算ワークロード向けに構築された、Hopper アーキテクチャのデータセンター GPU です。350 W の電力枠内で、80 GB の VRAM、約 1760 GB/s のメモリ帯域幅、約 41.0 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能を提供します。ONIE では、この Compute Capability 9.0 アクセラレータを時間単位の課金とフル SSH アクセスでデプロイできます。
仕様
GPU あたりの VRAM
アーキテクチャ
Compute Capability
FP32 演算性能
メモリ帯域幅
電力制限
現在掲載されているマシンについてインフラプロバイダーから報告された数値です。実際のパフォーマンスはマシンによって異なります。
利用可能な構成
在庫と料金はリアルタイムで随時更新されます。最終的な料金はご注文前に確定します。
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H100 PCIE の主な用途
大規模言語モデルの推論
80 GB の VRAM と高いメモリ帯域幅、および事前設定済みの vLLM や Ollama テンプレートを使用して、大規模言語モデルをメモリ内で配信します。
モデルのファインチューニングと学習
Hopper アーキテクチャとすぐに使える PyTorch/CUDA 環境を使用して、ディープニューラルネットワークの学習やファインチューニングを行います。
バッチ画像生成
大容量メモリの恩恵を受ける高スループットな拡散パイプラインや複雑な ComfyUI ワークフローを実行します。
データサイエンスとシミュレーション
約 41.0 TFLOPS の標準浮動小数点性能と約 1760 GB/s のメモリスループットにより、計算負荷の高いシミュレーションやデータ処理タスクを実行します。
用途に最適な GPU かどうか
ワークロードに 80 GB の VRAM、データセンターグレードのメモリ帯域幅、および Hopper の Compute Capability 9.0 の機能が必要な場合は、H100 PCIE をお選びください。より軽量な推論や小規模なモデルには、VRAM の少ないワークステーション向けまたはコンシューマー向け GPU の方が経済的であり、極めて高いスループットが求められる場合は SXM ベースのデータセンター向けモデルが適しています。
類似の GPU と比較
よくある質問
H100 PCIE は LLM のファインチューニングや推論に適していますか？
はい、80 GB の VRAM と約 1760 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、大規模モデルのホスティングや学習に適しています。PyTorch/CUDA、vLLM、または Ollama の事前設定済みテンプレートを使用してすぐに開始できます。
H100 PCIE は、SXM モデルや小規模なワークステーション向け GPU と比べてどうですか？
H100 PCIE は 350 W の TDP で動作し、より高出力な SXM データセンター向けモデルと比較して、低い消費電力と標準的な PCIe 互換性を提供します。ワークステーション向けやコンシューマー向けのカードと比較すると、80 GB という大幅に多い VRAM と高いメモリ帯域幅を備えています。
この GPU はどのようなソフトウェアサポートと Compute Capability を備えていますか？
NVIDIA Hopper アーキテクチャに基づく H100 PCIE は、CUDA Compute Capability 9.0 をサポートしています。PyTorch/CUDA や ComfyUI を含むすぐに使えるテンプレートでインスタンスを起動したり、SSH アクセス経由で独自のスタックを構成したりできます。
ONIE の H100 PCIE インスタンスの請求はどのようになっていますか？
ONIE のインスタンスはわかりやすい時間単位の請求を採用しているため、GPU が稼働している時間に対してのみお支払いいただきます。すべてのデプロイメントにフル SSH アクセスが含まれています。
H100 PCIE を時間単位でレンタル
アカウントを作成し、構成を選択して SSH で接続できます。GPU を削除すると課金が停止します。
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