घण्टाका आधारमा NVIDIA H100 PCIE GPU भाडामा लिनुहोस्
NVIDIA H100 PCIE एउटा Hopper आर्किटेक्चरमा आधारित डेटासेन्टर GPU हो, जुन गहन deep learning र वैज्ञानिक कम्प्युटिङ कार्यभारका लागि बनाइएको हो। यसमा 80 GB VRAM, करिब 1760 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथ, र 350 W पावर सीमाभित्र करिब 41.0 TFLOPS मानक floating-point कम्प्युट क्षमता छ। ONIE मा तपाईं यो compute capability 9.0 accelerator लाई प्रति-घण्टा बिलिङ र पूर्ण SSH पहुँचसहित deploy गर्न सक्नुहुन्छ।
विशिष्टताहरू
प्रति GPU VRAM
आर्किटेक्चर
कम्प्युट क्षमता
FP32 कम्प्युट
मेमोरी ब्यान्डविथ
पावर सीमा
अहिले सूचीबद्ध मेसिनहरूका लागि पूर्वाधार प्रदायकले रिपोर्ट गरेका मानहरू हुन्; वास्तविक कार्यसम्पादन प्रत्येक मेसिनअनुसार फरक हुन सक्छ।
उपलब्ध कन्फिगरेसनहरू
प्रत्यक्ष स्टक र मूल्यहरू लगातार अपडेट हुन्छन्। अन्तिम मूल्य अर्डर गर्नुअघि पुष्टि गरिन्छ।
प्रत्यक्ष मूल्यहरू लोड हुँदैछ…
H100 PCIE का लागि उपयुक्त कामहरू
Large Language Model इन्फरेन्स
80 GB VRAM र उच्च मेमोरी ब्यान्डविथ प्रयोग गरेर large language model लाई मेमोरीमा सेवा दिनुहोस्, साथै पूर्व-कन्फिगर गरिएका vLLM वा Ollama टेम्प्लेटहरूसहित।
मोडेल Fine-Tuning र प्रशिक्षण
Hopper आर्किटेक्चर र तयार PyTorch/CUDA वातावरणहरू प्रयोग गरेर deep neural network लाई प्रशिक्षण दिनुहोस् वा fine-tune गर्नुहोस्।
ब्याच इमेज जेनेरेसन
उच्च क्षमताको मेमोरीबाट लाभ लिने उच्च-थ्रुपुट diffusion pipeline र जटिल ComfyUI workflow चलाउनुहोस्।
डेटा साइन्स र सिमुलेसन
करिब 41.0 TFLOPS मानक floating-point कार्यक्षमता र करिब 1760 GB/s मेमोरी थ्रुपुटसहित गहन कम्प्युटेसनल सिमुलेसन र डेटा प्रशोधन कार्यहरू चलाउनुहोस्।
के यो तपाईंका लागि सही GPU हो?
80 GB VRAM, डेटासेन्टर-ग्रेड मेमोरी ब्यान्डविथ, र Hopper compute capability 9.0 सुविधाहरू आवश्यक पर्ने कार्यभारका लागि H100 PCIE छान्नुहोस्। हल्का inference वा साना मोडेलका लागि कम VRAM भएको workstation वा consumer GPU बढी किफायती हुन्छ, जबकि अत्यधिक throughput आवश्यक भएमा SXM-आधारित डेटासेन्टर संस्करण उपयुक्त हुन सक्छ।
मिल्दाजुल्दा GPU हरूसँग तुलना गर्नुहोस्
बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू
के H100 PCIE LLM fine-tuning र inference का लागि उपयुक्त छ?
हो, यसको 80 GB VRAM र करिब 1760 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथले ठूला मोडेल होस्ट गर्न र तालिम दिन यसलाई राम्रोसँग उपयुक्त बनाउँछ। PyTorch/CUDA, vLLM, वा Ollama का पूर्व-कन्फिगर गरिएका टेम्प्लेटहरू प्रयोग गरेर तुरुन्तै सुरु गर्न सकिन्छ।
H100 PCIE सँग SXM वा साना workstation GPU को तुलना कसरी हुन्छ?
H100 PCIE 350 W TDP मा सञ्चालन हुन्छ, जसले उच्च-वाट SXM डेटासेन्टर संस्करणहरूको तुलनामा कम विद्युत् खपत र मानक PCIe अनुकूलता प्रदान गर्छ। Workstation वा consumer कार्डहरूको तुलनामा, यसले 80 GB को धेरै बढी VRAM र उच्च मेमोरी ब्यान्डविथ दिन्छ।
यो GPU को सफ्टवेयर समर्थन र compute capability के हो?
NVIDIA Hopper आर्किटेक्चरमा आधारित भएकाले H100 PCIE ले CUDA compute capability 9.0 समर्थन गर्छ। तपाईं PyTorch/CUDA र ComfyUI सहितका तयार टेम्प्लेटहरूसहित instance सुरु गर्न सक्नुहुन्छ, वा SSH पहुँचमार्फत आफ्नै stack कन्फिगर गर्न सक्नुहुन्छ।
ONIE मा H100 PCIE instance को बिलिङ कसरी काम गर्छ?
ONIE का instance हरूमा सरल प्रति-घण्टा बिलिङ लागू हुन्छ, त्यसैले GPU सक्रिय रहेको समयको मात्र भुक्तानी गर्नुपर्छ। प्रत्येक deployment मा पूर्ण SSH पहुँच समावेश छ।
H100 PCIE प्रति घण्टा भाडामा लिनुहोस्
खाता बनाउनुहोस्, कन्फिगरेसन छान्नुहोस् र SSH मार्फत जडान गर्नुहोस्। GPU मेटाएपछि बिलिङ रोकिन्छ।
H100 PCIE भाडामा लिनुहोस्