Hyr NVIDIA H100 PCIE GPU per timme
NVIDIA H100 PCIE är en datacenter-GPU med Hopper-arkitektur, byggd för krävande arbetsbelastningar inom deep learning och vetenskapliga beräkningar. Den har 80 GB VRAM, cirka 1760 GB/s minnesbandbredd och cirka 41.0 TFLOPS standardprestanda för flyttalsberäkningar inom en effektbudget på 350 W. På ONIE kan du driftsätta den här acceleratorn med beräkningskapacitet 9.0, betala per timme och få full SSH-åtkomst.
Specifikationer
VRAM per GPU
Arkitektur
Compute capability
FP32-beräkning
Minnesbandbredd
Effektgräns
Värden angivna av infrastrukturleverantören för maskiner som för närvarande finns i sortimentet; faktisk prestanda varierar mellan maskiner.
Tillgängliga konfigurationer
Aktuellt lager och priser, uppdateras löpande. Slutpriset bekräftas innan du beställer.
Hämtar aktuella priser…
Vad H100 PCIE passar för
Inferens med stora språkmodeller
Kör stora språkmodeller i minnet med 80 GB VRAM och hög minnesbandbredd, tillsammans med förkonfigurerade mallar för vLLM eller Ollama.
Finjustering och träning av modeller
Träna eller finjustera djupa neurala nätverk med Hopper-arkitekturen och färdiga PyTorch/CUDA-miljöer.
Batchgenerering av bilder
Kör diffusionspipelines med högt dataflöde och komplexa ComfyUI-arbetsflöden som drar nytta av den stora minneskapaciteten.
Datavetenskap och simulering
Kör beräkningsintensiva simuleringar och databehandlingsuppgifter med cirka 41.0 TFLOPS standardprestanda för flyttalsberäkningar och cirka 1760 GB/s minnesgenomströmning.
Är det rätt GPU för dig?
Välj H100 PCIE när dina arbetsbelastningar kräver 80 GB VRAM, minnesbandbredd i datacenterklass och funktioner för beräkningskapacitet 9.0 i Hopper. För lättare inferens eller mindre modeller är en arbetsstations- eller konsument-GPU med mindre VRAM mer ekonomisk, medan extremt höga krav på dataflöde kan motivera en datacentervariant baserad på SXM.
Jämför med liknande GPU:er
Vanliga frågor
Passar H100 PCIE för finjustering och inferens med LLM?
Ja, 80 GB VRAM och cirka 1760 GB/s minnesbandbredd gör den väl lämpad för att köra och träna stora modeller. Du kan komma igång direkt med förkonfigurerade mallar för PyTorch/CUDA, vLLM eller Ollama.
Hur står sig H100 PCIE jämfört med SXM eller mindre arbetsstations-GPU:er?
H100 PCIE har en TDP på 350 W, vilket ger lägre strömförbrukning och standardkompatibilitet med PCIe jämfört med SXM-varianter för datacenter med högre effektförbrukning. Jämfört med arbetsstations- eller konsumentkort har den betydligt mer VRAM, 80 GB, och högre minnesbandbredd.
Vilket programvarustöd och vilken beräkningskapacitet har den här GPU:n?
H100 PCIE bygger på NVIDIA Hopper-arkitekturen och stöder CUDA-beräkningskapacitet 9.0. Du kan starta instanser med färdiga mallar för bland annat PyTorch/CUDA och ComfyUI, eller konfigurera din egen miljö via SSH-åtkomst.
Hur fungerar debiteringen för H100 PCIE-instanser på ONIE?
Instanser på ONIE debiteras enkelt per timme, så du betalar bara för den tid din GPU är aktiv. Full SSH-åtkomst ingår i varje driftsättning.
Hyr H100 PCIE per timme
Skapa ett konto, välj en konfiguration och anslut via SSH. Faktureringen upphör när du tar bort GPU:n.
Hyr H100 PCIE