NVIDIA H100 SXM GPU 시간당 대여
NVIDIA H100 SXM은 80 GB VRAM과 700 W 전력 한도를 갖춘 Hopper 아키텍처 기반 데이터센터 GPU입니다. 약 53.5 TFLOPS의 표준 부동소수점 연산 성능과 약 2869 GB/s의 메모리 대역폭을 제공하며, CUDA 연산 능력(compute capability) 9.0을 지원합니다. ONIE에서 시간당 청구 방식, 전체 SSH 액세스, 그리고 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, ComfyUI용 사전 구성된 템플릿과 함께 대여해 보세요.
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 SXM의 주요 용도
대규모 언어 모델 추론
vLLM 또는 Ollama 템플릿을 통해 80 GB VRAM 용량과 약 2869 GB/s의 메모리 대역폭을 활용하여 까다로운 언어 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
딥러닝 파인튜닝
사전 구성된 PyTorch/CUDA 환경에서 Hopper 아키텍처와 CUDA 연산 능력 9.0을 사용하여 신경망을 학습시키고 파인튜닝합니다.
고처리량 배치 처리
700 W 데이터센터 폼팩터에서 약 53.5 TFLOPS의 연산 성능을 활용하는 집약적인 데이터 처리 및 시뮬레이션 워크로드를 실행합니다.
고부하 생성형 미디어 워크플로
80 GB 메모리 풀 내에 여유 있게 적재되는 대규모 배치 크기로 복잡한 ComfyUI 파이프라인과 디퓨전 모델을 실행합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
학습 또는 추론 워크로드에 80 GB의 고대역폭 데이터센터 메모리와 Hopper 아키텍처 기능이 필요한 경우 H100 SXM을 선택하세요. 가벼운 개발이나 소규모 모델에는 더 작은 워크스테이션 또는 소비자용 GPU가 더 실용적인 선택이며, 단일 인스턴스의 80 GB VRAM에 전체 모델을 적재할 수 없는 경우에는 최신 또는 더 높은 용량의 데이터센터 GPU가 적합합니다.
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자주 묻는 질문
H100 SXM은 LLM 파인튜닝과 추론에 적합한가요?
네, 80 GB의 VRAM과 약 2869 GB/s의 메모리 대역폭을 갖추고 있어 대규모 언어 모델의 서빙과 파인튜닝 모두에 매우 적합합니다. ONIE에서 vLLM, Ollama 또는 PyTorch/CUDA용 사전 준비된 템플릿을 사용해 즉시 시작할 수 있습니다.
SXM 모델은 저전력 데이터센터 또는 워크스테이션 GPU와 비교해 어떤 차이가 있나요?
H100 SXM은 700 W의 열 설계 전력(TDP)으로 작동하므로 PCIe 데이터센터 모델이나 워크스테이션 카드보다 더 높은 연산 성능과 메모리 대역폭을 지속적으로 유지할 수 있습니다. 워크로드가 약 53.5 TFLOPS의 연산 성능이나 80 GB 메모리를 모두 사용하지 않는다면 더 작은 GPU로도 충분할 수 있습니다.
CUDA 연산 능력 9.0은 어떤 소프트웨어 호환성을 제공하나요?
연산 능력 9.0은 NVIDIA Hopper 아키텍처 명령어 및 기능에 대한 하드웨어 지원을 의미합니다. 사전 구성된 PyTorch/CUDA 템플릿을 통해 수동 드라이버 설정 없이 이 하드웨어를 즉시 활용할 수 있습니다.
ONIE에서 청구 및 인스턴스 액세스는 어떻게 이루어지나요?
인스턴스는 대여 기간 동안 시간 단위로 청구됩니다. 배포가 완료되면 SSH 액세스를 통해 환경에 직접 연결하거나 ComfyUI와 같이 사전 설치된 도구를 사용할 수 있습니다.
H100 SXM 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
H100 SXM 대여