იქირავეთ NVIDIA H100 PCIE GPU საათობრივად
NVIDIA H100 PCIE არის Hopper არქიტექტურის დატაცენტრის GPU, შექმნილი მოთხოვნადი deep learning და სამეცნიერო გამოთვლითი დატვირთვებისთვის. ის გთავაზობთ 80 GB VRAM-ს, დაახლოებით 1760 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობას და დაახლოებით 41.0 TFLOPS სტანდარტულ მცურავი მძიმის გამოთვლით სიმძლავრეს 350 W ენერგიის ფარგლებში. ONIE-ზე შეგიძლიათ განათავსოთ ეს compute capability 9.0 აქსელერატორი საათობრივი ბილინგით და სრული SSH წვდომით.
სპეციფიკაციები
VRAM თითო GPU-ზე
არქიტექტურა
გამოთვლითი შესაძლებლობა
FP32 გამოთვლები
მეხსიერების გამტარუნარიანობა
სიმძლავრის ლიმიტი
მნიშვნელობები მოწოდებულია ინფრასტრუქტურის პროვაიდერის მიერ ამჟამად ჩამონათვალში არსებული მანქანებისთვის; რეალური მუშაობა მანქანის მიხედვით განსხვავდება.
ხელმისაწვდომი კონფიგურაციები
რეალურ დროში განახლებადი მარაგი და ფასები. საბოლოო ფასი დადასტურდება შეკვეთამდე.
რეალური ფასები იტვირთება…
რისთვისაა კარგი H100 PCIE
Large Language Model-ების ინფერენსი
დიდი ენობრივი მოდელების მეხსიერებაში განთავსება 80 GB VRAM-ისა და მაღალი მეხსიერების გამტარუნარიანობის გამოყენებით, წინასწარ კონფიგურირებულ vLLM ან Ollama შაბლონებთან ერთად.
მოდელის ფაინტიუნინგი და ტრენინგი
ღრმა ნეირონული ქსელების ტრენინგი ან ფაინტიუნინგი Hopper არქიტექტურისა და მზა PyTorch/CUDA გარემოს გამოყენებით.
სურათების ბეჩ-გენერაცია
დიდი მეხსიერების მოცულობისგან სარგებლობადი მაღალი გამტარუნარიანობის დიფუზიური პაიფლაინებისა და რთული ComfyUI სამუშაო ნაკადების გაშვება.
მონაცემთა მეცნიერება და სიმულაცია
გამოთვლითად ინტენსიური სიმულაციებისა და მონაცემთა დამუშავების ამოცანების შესრულება დაახლოებით 41.0 TFLOPS სტანდარტული მცურავი მძიმის წარმადობითა და დაახლოებით 1760 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობით.
ეს თქვენთვის სწორი GPU არის?
აირჩიეთ H100 PCIE, როცა თქვენს დატვირთვებს სჭირდება 80 GB VRAM, დატაცენტრის დონის მეხსიერების გამტარუნარიანობა და Hopper compute capability 9.0 ფუნქციონალი. მარტივი ინფერენსისთვის ან უფრო მცირე მოდელებისთვის უფრო ეკონომიურია სამუშაო სადგურის ან მომხმარებლის GPU ნაკლები VRAM-ით, ხოლო ექსტრემალური გამტარუნარიანობის მოთხოვნებისთვის შესაძლოა საჭირო იყოს SXM-ზე დაფუძნებული დატაცენტრის ვარიანტი.
შეადარეთ მსგავს GPU-ებთან
ხშირად დასმული კითხვები
არის თუ არა H100 PCIE შესაფერისი LLM ფაინტიუნინგისა და ინფერენსისთვის?
დიახ, მისი 80 GB VRAM და დაახლოებით 1760 GB/s მეხსიერების გამტარუნარიანობა მას კარგად ერგება დიდი მოდელების ჰოსტინგისა და ტრენინგისთვის. შეგიძლიათ მაშინვე დაიწყოთ წინასწარ კონფიგურირებული PyTorch/CUDA, vLLM ან Ollama შაბლონების გამოყენებით.
როგორ შედარდება H100 PCIE SXM-თან ან უფრო მცირე სამუშაო სადგურის GPU-ებთან?
H100 PCIE მუშაობს 350 W TDP-ზე, რაც უფრო დაბალ ენერგიის მოხმარებასა და სტანდარტულ PCIe თავსებადობას გთავაზობთ უფრო მაღალი ვატაჟის SXM დატაცენტრის ვარიანტებთან შედარებით. სამუშაო სადგურის ან მომხმარებლის ბარათებთან შედარებით კი მნიშვნელოვნად მეტ VRAM-ს, 80 GB-ს, და უფრო მაღალ მეხსიერების გამტარუნარიანობას გთავაზობთ.
რა პროგრამული მხარდაჭერა და compute capability აქვს ამ GPU-ს?
NVIDIA Hopper არქიტექტურაზე დაფუძნებული H100 PCIE მხარს უჭერს CUDA compute capability 9.0-ს. შეგიძლიათ გაუშვათ ინსტანსები მზა შაბლონებით, მათ შორის PyTorch/CUDA და ComfyUI, ან საკუთარი სტეკი დააკონფიგურიროთ SSH წვდომით.
როგორ მუშაობს ბილინგი ONIE-ზე H100 PCIE ინსტანსებისთვის?
ONIE-ზე ინსტანსები იყენებენ მარტივ საათობრივ ბილინგს, ასე რომ იხდით მხოლოდ იმ დროისთვის, როცა თქვენი GPU აქტიურია. სრული SSH წვდომა შედის ყველა განთავსებაში.
იქირავეთ H100 PCIE საათობრივად
შექმენით ანგარიში, აირჩიეთ კონფიგურაცია და დაუკავშირდით SSH-ით. ბილინგი შეჩერდება, როცა GPU-ს წაშლით.
იქირავეთ H100 PCIE