Question 1

A H100 PCIE é adequada para ajuste fino e inferência de LLM?

Accepted Answer

Sim, seus 80 GB de VRAM e cerca de 1760 GB/s de largura de banda de memória a tornam muito adequada para hospedar e treinar grandes modelos. Você pode começar imediatamente usando modelos pré-configurados para PyTorch/CUDA, vLLM ou Ollama.

Question 2

Como a H100 PCIE se compara às GPUs SXM ou GPUs menores de workstation?

Accepted Answer

A H100 PCIE opera com um TDP de 350 W, oferecendo menor consumo de energia e compatibilidade PCIe padrão em comparação com variantes de datacenter SXM de maior potência. Em comparação com placas de workstation ou de uso doméstico, ela fornece significativamente mais VRAM, com 80 GB, e maior largura de banda de memória.

Question 3

Qual suporte de software e capacidade de computação esta GPU possui?

Accepted Answer

Por ser baseada na arquitetura NVIDIA Hopper, a H100 PCIE suporta capacidade de computação CUDA 9.0. Você pode iniciar instâncias com modelos prontos, incluindo PyTorch/CUDA e ComfyUI, ou configurar sua própria stack via acesso SSH.

Question 4

Como funciona o faturamento para instâncias H100 PCIE na ONIE?

Accepted Answer

As instâncias na ONIE usam um faturamento direto por hora, para que você pague apenas pelo tempo em que sua GPU estiver ativa. O acesso SSH completo está incluído em todas as implantações.

GPU	VRAM por GPU	Arquitetura	Computação FP32	A partir de / hora	Detalhes
H100 PCIE	80 GB	Hopper	≈ 41 TFLOPS	—
H100 NVL	94 GB	Hopper	≈ 48.3 TFLOPS	—	Detalhes
H100 SXM	80 GB	Hopper	≈ 53.5 TFLOPS	—	Detalhes
RTX A6000	48 GB	Ampere	≈ 36.1 TFLOPS	—	Detalhes

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Especificações

VRAM por GPU

Arquitetura

Capacidade de computação

Computação FP32

Largura de banda da memória

Limite de energia

Configurações disponíveis

Compare com GPUs similares

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