Wynajmij GPU NVIDIA H100 PCIE godzinowo
NVIDIA H100 PCIE to akcelerator datacenter oparty na architekturze Hopper, stworzony do wymagających obciążeń deep learning i obliczeń naukowych. Oferuje 80 GB VRAM, około 1760 GB/s przepustowości pamięci oraz około 41,0 TFLOPS standardowej mocy obliczeniowej w obudowie o poborze mocy 350 W. Na ONIE możesz wdrożyć ten akcelerator o compute capability 9.0 z rozliczaniem za godzinę i pełnym dostępem SSH.
Specyfikacja
VRAM na każde GPU
Architektura
Zdolność obliczeniowa
Moc obliczeniowa FP32
Przepustowość pamięci
Limit mocy
Wartości podane przez dostawcę infrastruktury dla obecnie dostępnych maszyn; rzeczywista wydajność zależy od konkretnej maszyny.
Dostępne konfiguracje
Dostępność i ceny na żywo, aktualizowane na bieżąco. Ostateczna cena zostanie potwierdzona przed złożeniem zamówienia.
Ładowanie aktualnych cen…
Zastosowania H100 PCIE
Inferencja dużych modeli językowych (LLM)
Uruchamiaj duże modele językowe w pamięci, wykorzystując 80 GB VRAM i wysoką przepustowość pamięci, wraz z gotowymi szablonami vLLM lub Ollama.
Fine-tuning i trening modeli
Trenuj lub dostrajaj głębokie sieci neuronowe na architekturze Hopper, korzystając z gotowych środowisk PyTorch/CUDA.
Wsadowe generowanie obrazów
Uruchamiaj pipeline'y dyfuzyjne o wysokiej przepustowości oraz rozbudowane przepływy pracy ComfyUI, które korzystają z dużej pojemności pamięci.
Data science i symulacje
Wykonuj obliczeniowo wymagające symulacje i przetwarzanie danych, korzystając z około 41,0 TFLOPS standardowej wydajności zmiennoprzecinkowej i około 1760 GB/s przepustowości pamięci.
Czy to odpowiednie GPU do Państwa potrzeb?
Wybierz H100 PCIE, gdy Twoje obciążenia wymagają 80 GB VRAM, przepustowości pamięci klasy datacenter i funkcji Hopper o compute capability 9.0. Do lżejszej inferencji lub mniejszych modeli bardziej ekonomiczna będzie stacja robocza lub karta konsumencka z mniejszą ilością VRAM, a ekstremalne wymagania wydajnościowe mogą uzasadniać wybór wariantu datacenter w wersji SXM.
Porównaj z podobnymi GPU
Często zadawane pytania
Czy H100 PCIE nadaje się do fine-tuningu i inferencji LLM?
Tak. Dzięki 80 GB VRAM i około 1760 GB/s przepustowości pamięci karta dobrze sprawdza się w hostowaniu i trenowaniu dużych modeli. Możesz zacząć od razu, korzystając z gotowych szablonów PyTorch/CUDA, vLLM lub Ollama.
Jak H100 PCIE wypada na tle wersji SXM lub mniejszych kart stacji roboczych?
H100 PCIE pracuje z TDP na poziomie 350 W, oferując niższe zużycie energii i zgodność ze standardowym złączem PCIe w porównaniu z wariantami SXM o wyższej mocy. W porównaniu z kartami stacji roboczych lub konsumenckimi zapewnia znacznie więcej VRAM, czyli 80 GB, oraz wyższą przepustowość pamięci.
Jakie wsparcie oprogramowania i jaką compute capability ma ta karta?
Oparta na architekturze Hopper karta H100 PCIE obsługuje CUDA w compute capability 9.0. Możesz uruchomić instancje z gotowymi szablonami, w tym PyTorch/CUDA i ComfyUI, lub skonfigurować własny stos oprogramowania przez dostęp SSH.
Jak działa rozliczanie instancji H100 PCIE na ONIE?
Instancje na ONIE są rozliczane prosto, za godzinę, więc płacisz tylko za czas aktywności GPU. Pełny dostęp SSH jest dołączony do każdego wdrożenia.
Wynajmij H100 PCIE na godziny
Załóż konto, wybierz konfigurację i połącz się przez SSH. Rozliczanie zatrzymuje się po usunięciu GPU.
Wynajmij H100 PCIE