NVIDIA H100 PCIE GPU 시간당 대여
NVIDIA H100 PCIE는 까다로운 딥러닝 및 과학 컴퓨팅 워크로드를 위해 설계된 Hopper 아키텍처 기반 데이터센터 GPU입니다. 350 W의 소비 전력 범위 내에서 80 GB의 VRAM, 약 1760 GB/s의 메모리 대역폭, 약 41.0 TFLOPS의 표준 부동소수점 연산 성능을 제공합니다. ONIE에서는 컴퓨팅 성능(Compute Capability) 9.0을 지원하는 이 가속기를 시간당 청구 방식과 전체 SSH 액세스 권한으로 배포할 수 있습니다.
사양
GPU당 VRAM
아키텍처
연산 능력
FP32 연산
메모리 대역폭
전력 제한
현재 등록된 머신에 대해 인프라 제공업체가 보고한 수치이며, 실제 성능은 머신에 따라 다를 수 있습니다.
이용 가능한 구성
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H100 PCIE의 주요 용도
대규모 언어 모델 추론
사전 구성된 vLLM 또는 Ollama 템플릿과 함께 80 GB의 VRAM 및 높은 메모리 대역폭을 활용하여 대규모 언어 모델을 메모리에서 서빙합니다.
모델 파인튜닝 및 학습
Hopper 아키텍처와 사전 준비된 PyTorch/CUDA 환경을 사용하여 심층 신경망을 학습시키거나 파인튜닝합니다.
배치 이미지 생성
대용량 메모리의 이점을 활용하는 고처리량 디퓨전 파이프라인과 복잡한 ComfyUI 워크플로를 실행합니다.
데이터 사이언스 및 시뮬레이션
약 41.0 TFLOPS의 표준 부동소수점 성능과 약 1760 GB/s의 메모리 처리량을 바탕으로 연산 집약적인 시뮬레이션 및 데이터 처리 작업을 수행합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
워크로드에 80 GB의 VRAM, 데이터센터급 메모리 대역폭, Hopper 컴퓨팅 성능 9.0 기능이 필요한 경우 H100 PCIE를 선택하십시오. 가벼운 추론이나 소규모 모델의 경우 VRAM이 더 적은 워크스테이션 또는 소비자용 GPU가 더 경제적이며, 극한의 처리량이 필요한 경우에는 SXM 기반 데이터센터 모델이 적합할 수 있습니다.
유사한 GPU와 비교
자주 묻는 질문
H100 PCIE는 LLM 파인튜닝 및 추론에 적합합니까?
네, 80 GB의 VRAM과 약 1760 GB/s의 메모리 대역폭을 갖추고 있어 대규모 모델을 호스팅하고 학습시키는 데 매우 적합합니다. PyTorch/CUDA, vLLM 또는 Ollama용 사전 구성 템플릿을 사용하여 즉시 시작할 수 있습니다.
H100 PCIE는 SXM 또는 소규모 워크스테이션 GPU와 비교하면 어떻습니까?
H100 PCIE는 350 W TDP로 작동하여 소비 전력이 더 높은 SXM 데이터센터 모델에 비해 낮은 전력 소비와 표준 PCIe 호환성을 제공합니다. 워크스테이션이나 소비자용 카드와 비교하면 80 GB의 훨씬 더 많은 VRAM과 더 높은 메모리 대역폭을 제공합니다.
이 GPU는 어떤 소프트웨어 지원 및 컴퓨팅 성능을 제공합니까?
NVIDIA Hopper 아키텍처를 기반으로 하는 H100 PCIE는 CUDA 컴퓨팅 성능 9.0을 지원합니다. PyTorch/CUDA 및 ComfyUI를 포함한 사전 준비된 템플릿으로 인스턴스를 시작하거나 SSH 액세스를 통해 자체 스택을 구성할 수 있습니다.
ONIE에서 H100 PCIE 인스턴스의 청구는 어떻게 이루어집니까?
ONIE의 인스턴스는 직관적인 시간당 청구 방식을 사용하므로 GPU가 활성화된 시간만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 모든 배포에는 전체 SSH 액세스 권한이 포함됩니다.
H100 PCIE 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
H100 PCIE 대여