घण्टाका आधारमा NVIDIA H100 SXM GPU भाडामा लिनुहोस्
NVIDIA H100 SXM एक Hopper आर्किटेक्चरको डेटासेन्टर GPU हो, जसमा 80 GB VRAM र 700 W पावर सीमा छ। यसले लगभग 53.5 TFLOPS मानक floating-point कम्प्युट प्रदान गर्छ र लगभग 2869 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथ छ, जसले CUDA compute capability 9.0 समर्थन गर्छ। ONIE मा प्रति घण्टा बिलिङ, पूर्ण SSH पहुँच, र PyTorch/CUDA, vLLM, Ollama, तथा ComfyUI का लागि तयार टेम्प्लेटसहित यसलाई भाडामा लिनुहोस्।
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 SXM का लागि उपयुक्त कामहरू
ठूला भाषा मोडेल (LLM) इन्फरेन्स
vLLM वा Ollama टेम्प्लेटमार्फत 80 GB VRAM क्षमता र लगभग 2869 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथ प्रयोग गरी माग गर्ने भाषा मोडेलहरूलाई उत्पादनमा तैनाथ गर्नुहोस्।
डिप लर्निङ फाइन-ट्युनिङ
Hopper आर्किटेक्चर र CUDA compute capability 9.0 प्रयोग गरी पूर्वकन्फिगर गरिएको PyTorch/CUDA वातावरणसहित न्युरल नेटवर्कहरू प्रशिक्षण र फाइन-ट्युन गर्नुहोस्।
उच्च-थ्रुपुट ब्याच प्रोसेसिङ
700 W डेटासेन्टर फारम फ्याक्टरमा लगभग 53.5 TFLOPS कम्प्युट कार्यसम्पादनबाट लाभ लिने गहन डेटा प्रशोधन र सिमुलेसन कार्यभारहरू चलाउनुहोस्।
भारी जेनेरेटिभ मिडिया वर्कफ्लो
80 GB मेमोरी पूलभित्र सहजै अटाउने ठूला ब्याच साइजसहित जटिल ComfyUI पाइपलाइन र डिफ्युजन मोडेलहरू चलाउनुहोस्।
के यो तपाईंका लागि सही GPU हो?
जब तपाईंका प्रशिक्षण वा इन्फरेन्स कार्यभारहरूलाई 80 GB उच्च-ब्यान्डविथ डेटासेन्टर मेमोरी र Hopper आर्किटेक्चरका सुविधाहरू चाहिन्छ, तब H100 SXM रोज्नुहोस्। हल्का विकास वा साना मोडेलहरूका लागि सानो वर्कस्टेसन वा उपभोक्ता GPU अझ व्यावहारिक विकल्प हो, जबकि एउटा इन्स्टेन्सले आफ्नो सम्पूर्ण मोडेल 80 GB VRAM मा अटाउन नसक्ने अवस्थामा उच्च क्षमताको नयाँ डेटासेन्टर GPU अझ उपयुक्त हुन्छ।
मिल्दाजुल्दा GPU हरूसँग तुलना गर्नुहोस्
बारम्बार सोधिने प्रश्नहरू
के H100 SXM LLM फाइन-ट्युनिङ र इन्फरेन्सका लागि उपयुक्त छ?
हो, यसको 80 GB VRAM र लगभग 2869 GB/s मेमोरी ब्यान्डविथले यसलाई ठूला भाषा मोडेलहरू सर्भ गर्न र फाइन-ट्युन गर्न दुवैका लागि उपयुक्त बनाउँछ। ONIE मा vLLM, Ollama, वा PyTorch/CUDA का लागि तयार टेम्प्लेट प्रयोग गरेर तुरुन्तै सुरु गर्न सक्नुहुन्छ।
SXM संस्करणले कम पावर खपत गर्ने डेटासेन्टर वा वर्कस्टेसन GPU सँग कसरी तुलना गर्छ?
H100 SXM 700 W थर्मल डिजाइन पावरमा सञ्चालन हुन्छ, जसले यसलाई PCIe डेटासेन्टर संस्करण वा वर्कस्टेसन कार्डहरूभन्दा उच्च कम्प्युट कार्यसम्पादन र मेमोरी ब्यान्डविथ निरन्तर कायम राख्न सक्षम बनाउँछ। यदि तपाईंको कार्यभारले लगभग 53.5 TFLOPS कम्प्युट वा 80 GB मेमोरीको पूर्ण उपयोग गर्दैन भने, सानो GPU पर्याप्त हुन सक्छ।
CUDA compute capability 9.0 ले कस्तो सफ्टवेयर अनुकूलता प्रदान गर्छ?
Compute capability 9.0 ले NVIDIA Hopper आर्किटेक्चरका निर्देशनहरू र सुविधाहरूको हार्डवेयर समर्थन जनाउँछ। हाम्रा पूर्वकन्फिगर गरिएका PyTorch/CUDA टेम्प्लेटहरू म्यानुअल ड्राइभर सेटअप बिना नै यो हार्डवेयर प्रयोग गर्न तयार आउँछन्।
ONIE मा बिलिङ र इन्स्टेन्स पहुँच कसरी काम गर्छ?
इन्स्टेन्सहरू भाडाको अवधिभर प्रति घण्टा आधारमा बिल हुन्छन्। एकपटक तैनाथ भएपछि, तपाईं SSH पहुँचमार्फत सिधै आफ्नो वातावरणमा जडान गर्न सक्नुहुन्छ, वा ComfyUI जस्ता पूर्वस्थापित उपकरणहरूसँग काम गर्न सक्नुहुन्छ।
H100 SXM प्रति घण्टा भाडामा लिनुहोस्
खाता बनाउनुहोस्, कन्फिगरेसन छान्नुहोस् र SSH मार्फत जडान गर्नुहोस्। GPU मेटाएपछि बिलिङ रोकिन्छ।
H100 SXM भाडामा लिनुहोस्