NVIDIA H200 NVL GPU 시간당 대여
NVIDIA H200 NVL은 메모리 집약적인 워크로드를 위해 설계된 Hopper 아키텍처 기반 데이터센터 GPU로, 140 GB의 VRAM과 약 3884 GB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 600 W 전력 한도에서 작동하며, 연산 능력(Compute Capability) 9.0을 지원하고 약 48.3 TFLOPS의 표준 부동 소수점 연산 성능을 발휘합니다. ONIE에서 시간당 청구, 직접 SSH 액세스 및 사전 구성된 템플릿을 통해 이 프로세서를 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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H200 NVL의 주요 용도
대규모 언어 모델 추론
140 GB의 VRAM 용량과 약 3884 GB/s의 메모리 대역폭을 활용하여 샤딩(sharding) 없이 대규모 모델을 메모리에서 직접 실행합니다.
모델 파인튜닝 및 학습
Hopper 연산 능력 9.0과 대규모 배치 크기를 수용하는 넉넉한 GPU 메모리를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하고 조정합니다.
고처리량 배치 처리
사전 구성된 PyTorch/CUDA, vLLM 또는 Ollama 템플릿을 사용하여 방대한 데이터셋과 긴 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 처리합니다.
과학 연산 및 시뮬레이션
약 48.3 TFLOPS의 표준 부동 소수점 성능과 대용량 온보드 메모리가 필요한 복잡한 데이터센터 시뮬레이션을 실행합니다.
나에게 맞는 GPU인가요?
단일 카드에서 대규모 모델을 호스팅할 때처럼 VRAM 용량과 메모리 대역폭이 주요 병목 현상인 경우 H200 NVL을 선택하십시오. 140 GB의 메모리가 필요하지 않은 가벼운 추론, 표준 이미지 생성 또는 개발 작업을 실행하는 경우에는 더 작은 워크스테이션이나 소비자용 GPU가 더 실용적인 선택입니다.
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자주 묻는 질문
표준 Hopper GPU 대신 H200 NVL을 선택해야 하는 이유는 무엇입니까?
H200 NVL은 이전 Hopper 세대 카드보다 높은 140 GB의 VRAM과 약 3884 GB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이를 통해 더 큰 모델과 긴 컨텍스트 윈도우를 단일 GPU에 수용할 수 있습니다.
H200 NVL은 vLLM이나 Ollama를 이용한 LLM 서빙에 적합합니까?
네, 140 GB의 메모리 풀과 높은 메모리 대역폭 덕분에 대규모 언어 모델 서빙에 매우 적합합니다. ONIE는 빠른 시작을 돕기 위해 vLLM 및 Ollama용 사전 구성 템플릿을 모두 제공합니다.
어떤 소프트웨어 환경과 액세스 방법을 사용할 수 있습니까?
모든 인스턴스에는 사용자 지정 구성을 위한 전체 SSH 액세스가 포함됩니다. 또한 PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama 및 ComfyUI를 포함한 사전 설치된 템플릿으로 인스턴스를 시작할 수도 있습니다.
ONIE에서 H200 NVL의 청구는 어떻게 이루어집니까?
인스턴스는 시간 단위로 청구됩니다. H200 NVL 인스턴스가 활성화된 시간에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.
H200 NVL 시간당 대여
계정을 생성하고 구성을 선택한 후 SSH로 연결하세요. GPU를 삭제하면 청구가 중지됩니다.
H200 NVL 대여