NVIDIA H100 SXM GPU तासाने भाड्याने घ्या
NVIDIA H100 SXM हे Hopper आर्किटेक्चरवर आधारित डेटासेंटर GPU आहे, ज्यामध्ये 80 GB VRAM आणि 700 W पॉवर एन्व्हेलप आहे. हे सुमारे 53.5 TFLOPS मानक फ्लोटिंग-पॉइंट कंप्युट देते, सुमारे 2869 GB/s मेमरी बँडविड्थ आहे आणि CUDA compute capability 9.0 ला सपोर्ट करते. ONIE वर प्रति-तास बिलिंग, पूर्ण SSH ऍक्सेस आणि PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama व ComfyUI साठी तयार टेम्पलेट्ससह भाड्याने घ्या.
तपशील
प्रति GPU VRAM
आर्किटेक्चर
कंप्यूट क्षमता
FP32 कंप्यूट
मेमरी बँडविड्थ
पॉवर मर्यादा
सध्या सूचीबद्ध मशीनसाठी इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदात्याने नोंदवलेली मूल्ये; प्रत्यक्ष कार्यक्षमता मशीननुसार बदलू शकते.
उपलब्ध कॉन्फिगरेशन
थेट स्टॉक आणि किंमती, सतत अपडेट होत आहेत. ऑर्डर करण्यापूर्वी अंतिम किंमत निश्चित केली जाते.
थेट किंमती लोड होत आहेत…
H100 SXM कशासाठी उपयुक्त आहे
लार्ज लँग्वेज मॉडेल इन्फरन्स
80 GB VRAM क्षमता आणि सुमारे 2869 GB/s मेमरी बँडविड्थचा वापर करून vLLM किंवा Ollama टेम्पलेट्सद्वारे मागणी असलेली भाषा मॉडेल्स प्रोडक्शनमध्ये चालवा.
डीप लर्निंग फाइन-ट्यूनिंग
Hopper आर्किटेक्चर आणि CUDA compute capability 9.0 वापरून पूर्व-कॉन्फिगर केलेल्या PyTorch/CUDA वातावरणात न्यूरल नेटवर्कचे प्रशिक्षण आणि फाइन-ट्यूनिंग करा.
हाय-थ्रूपुट बॅच प्रोसेसिंग
700 W डेटासेंटर फॉर्म फॅक्टरमध्ये सुमारे 53.5 TFLOPS कंप्युट कार्यक्षमतेचा फायदा घेणारी सघन डेटा प्रोसेसिंग आणि सिम्युलेशन कामे चालवा.
जड जनरेटिव्ह मीडिया वर्कफ्लो
80 GB मेमरी पूलमध्ये आरामात बसणाऱ्या मोठ्या बॅच साइझसह जटिल ComfyUI पाइपलाइन आणि डिफ्यूजन मॉडेल्स चालवा.
हा तुमच्यासाठी योग्य GPU आहे का?
जेव्हा तुमच्या प्रशिक्षण किंवा इन्फरन्स वर्कलोडसाठी 80 GB हाय-बँडविड्थ डेटासेंटर मेमरी आणि Hopper आर्किटेक्चर वैशिष्ट्यांची गरज असेल, तेव्हा H100 SXM निवडा. हलक्या डेव्हलपमेंटसाठी किंवा लहान मॉडेल्ससाठी लहान वर्कस्टेशन किंवा ग्राहक GPU अधिक व्यावहारिक आहे, तर एकाच इन्स्टन्समध्ये संपूर्ण मॉडेल 80 GB VRAM मध्ये बसत नसेल तर नवीन किंवा जास्त क्षमतेचा डेटासेंटर GPU अधिक योग्य आहे.
तत्सम GPU सोबत तुलना करा
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
H100 SXM LLM फाइन-ट्यूनिंग आणि इन्फरन्ससाठी योग्य आहे का?
होय, त्याची 80 GB VRAM क्षमता आणि सुमारे 2869 GB/s मेमरी बँडविड्थ यामुळे मोठी भाषा मॉडेल्स सर्व्ह करणे आणि फाइन-ट्यून करणे दोन्हीसाठी ते चांगले बसते. ONIE वर vLLM, Ollama किंवा PyTorch/CUDA साठी तयार टेम्पलेट्स वापरून तुम्ही लगेच सुरुवात करू शकता.
SXM व्हेरिएंट कमी-पॉवरच्या डेटासेंटर किंवा वर्कस्टेशन GPU च्या तुलनेत कसा आहे?
H100 SXM 700 W थर्मल डिझाइन पॉवरवर चालते, त्यामुळे ते PCIe डेटासेंटर व्हेरिएंट किंवा वर्कस्टेशन कार्ड्सपेक्षा जास्त कंप्युट कार्यक्षमता आणि मेमरी बँडविड्थ सतत देऊ शकते. तुमचा वर्कलोड सुमारे 53.5 TFLOPS कंप्युट किंवा 80 GB मेमरी पूर्णपणे वापरत नसेल, तर लहान GPU पुरेसा ठरू शकतो.
CUDA compute capability 9.0 कोणती सॉफ्टवेअर सुसंगतता देते?
Compute capability 9.0 NVIDIA Hopper आर्किटेक्चर इन्स्ट्रक्शन्स आणि वैशिष्ट्यांसाठी हार्डवेअर सपोर्ट दर्शवते. आमचे पूर्व-कॉन्फिगर केलेले PyTorch/CUDA टेम्पलेट्स मॅन्युअल ड्रायव्हर सेटअपशिवाय हा हार्डवेअर वापरण्यासाठी तयार येतात.
ONIE वर बिलिंग आणि इन्स्टन्स ऍक्सेस कसे काम करतात?
भाड्याच्या कालावधीसाठी इन्स्टन्सेसना प्रति-तास आधारावर बिल केले जाते. डिप्लॉय झाल्यानंतर तुम्ही SSH ऍक्सेसद्वारे थेट तुमच्या वातावरणाशी कनेक्ट होऊ शकता किंवा ComfyUI सारख्या पूर्व-इन्स्टॉल केलेल्या टूल्सशी संवाद साधू शकता.
H100 SXM तासाच्या दराने भाड्याने घ्या
खाते तयार करा, कॉन्फिगरेशन निवडा आणि SSH द्वारे कनेक्ट करा. GPU हटवताच बिलिंग थांबते.
H100 SXM भाड्याने घ्या