NVIDIA H200 NVL GPU を時間単位でレンタル
NVIDIA H200 NVL は、メモリ集約型の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 であり、140 GB の VRAM と約 3884 GB/s のメモリ帯域幅を提供します。600 W の電力枠で動作し、Compute Capability 9.0 をサポートし、約 48.3 TFLOPS の標準浮動小数点演算性能を発揮します。ONIE では、時間単位の請求、直接の SSH アクセス、すぐに使えるテンプレートを利用してこのプロセッサをデプロイできます。
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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H200 NVL の主な用途
大規模言語モデル（LLM）の推論
140 GB の VRAM 容量と約 3884 GB/s のメモリ帯域幅を活用し、シャーディングなしで大規模モデルをメモリ内で実行できます。
モデルのファインチューニングと学習
Hopper の Compute Capability 9.0 と大容量の GPU メモリを使用して、大きなバッチサイズでディープラーニングモデルの学習や調整を行えます。
高スループットのバッチ処理
事前構成済みの PyTorch/CUDA、vLLM、または Ollama テンプレートを使用して、大規模なデータセットや長いコンテキストウィンドウを効率的に処理できます。
科学計算とシミュレーション
約 48.3 TFLOPS の標準浮動小数点性能と大容量のオンボードメモリを必要とする、複雑なデータセンターシミュレーションを実行できます。
用途に最適な GPU かどうか
特に単一のカードで大規模モデルをホストする場合など、VRAM 容量とメモリ帯域幅が主なボトルネックとなっている場合は H200 NVL をお選びください。軽量な推論、標準的な画像生成、または 140 GB のメモリを必要としない開発タスクを実行する場合は、より小規模なワークステーション向けまたはコンシューマー向け GPU の方が実用的な選択肢となります。
類似の GPU と比較
よくある質問
標準的な Hopper GPU ではなく H200 NVL を選ぶ理由は何ですか？
H200 NVL は 140 GB の VRAM と約 3884 GB/s のメモリ帯域幅を備えており、初期の Hopper 世代カードよりもメモリ容量と帯域幅が向上しています。これにより、より大規模なモデルや長いコンテキストウィンドウを単一の GPU に収めることができます。
H200 NVL は vLLM や Ollama を使用した LLM の配信に適していますか？
はい、140 GB のメモリプールと高いメモリ帯域幅により、大規模言語モデルの配信に非常に適しています。ONIE では、すぐに利用を開始できるよう vLLM と Ollama の両方のテンプレートを用意しています。
どのようなソフトウェア環境とアクセス方法が利用できますか？
すべてのインスタンスには、カスタム構成用の完全な SSH アクセスが含まれています。また、PyTorch/CUDA、vLLM、Ollama、ComfyUI などの事前インストール済みテンプレートを使用してインスタンスを起動することもできます。
ONIE での H200 NVL の請求はどのような仕組みですか？
インスタンスは時間単位で請求されます。H200 NVL インスタンスが稼働している時間に対してのみ料金が発生します。
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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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