NVIDIA H100 SXM 80GB
203,57 USD3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
3 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenIteraGPU / GPU-Konfigurationen / NVIDIA H100 SXM 80GB
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H100 SXM 80 GB: Mieten Sie die Kapazität für Ihre Hopper-Kampagne.
Mieten Sie eine H100 SXM mit 80 GB bei IteraGPU für Ihre für Hopper vorbereitete Fine-Tuning- oder Trainingskampagne. Wählen Sie den Zeitraum für Ihre Vergleiche, mit einem vollständigen Budget pro Los.
Ab 203,57 USD3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
Krypto ohne KYC. Konto erforderlich: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort. Ohne KYC-Verfahren und ohne Ausweisdokument.
Ihre Mietdauer3 / 7 / 30 Tage
NVIDIA H100 SXM 80GB
1 GPUs inklusive · 80 GB pro Karte · HBM3
Paketgesamtpreis · 3 Tage
203,57 USD63 Karten verfügbar.
Diese Konfiguration mieten- GPUs pro Los
- 1
- Speicher pro GPU
- 80 Go
- Speichertyp
- HBM3
- Verfügbare Lose
- 63
Wählen Sie den Zeitraum Ihrer Kampagne.
Preis in USD für ein vollständiges Los; 1 bis 10 Lose im Konfigurator. Der Gesamtbetrag ist das Paket multipliziert mit den Losen, ohne automatische Verlängerung.
NVIDIA H100 SXM 80GB
475,00 USD7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenNVIDIA H100 SXM 80GB
1.690,00 USD30 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
30 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenHopper mit einem definierten Speicherbedarf wählen
Wählen Sie die H100 SXM, wenn Ihre Kampagne auf einen Hopper-kompatiblen Software-Stack abzielt und 80 GB pro Karte Ihrem Speicherbudget entsprechen. Beim Fine-Tuning umfasst dieses Budget das Basismodell und die Aktivierungen; beim vollständigen Training kommen die Gradienten und die Optimizer-Zustände hinzu. Der Bedarf derselben Architektur kann sich also je nach gewählter Methode ändern.
Die 80 GB können Platz für einen Mikrobatch oder Sequenzen schaffen, die eine kleinere Konfiguration einschränkten, aber Ihr Rezept muss die Reserve belegen. Wenn es bereits auf Ampere läuft und in 80 GB passt, verdient die A100 SXM einen Paketvergleich. Reicht die Kapazität weiterhin nicht aus, prüfen Sie die H200 SXM mit 141 GB, statt anzunehmen, dass eine andere Präzision das Problem ohne Validierung lösen wird.
- Festlegen, was trainiert wird: nur Adapter oder alle Parameter, mit ihren zugehörigen Zuständen.
- Die CUDA-/PyTorch-Versionen und die benötigten Erweiterungen prüfen, bevor Sie diese Hopper-Konfiguration wählen.
- Das Budget des Zeitraums mit den erwarteten Ergebnissen der Kampagne vergleichen, ohne aus dem Namen H100 eine Laufzeit abzuleiten.
Beispielkampagne · 7 Tage
Sieben Tage, um Ihre Trainingsparameter zu vergleichen
Das Mietbudget beträgt 475,00 USD für 1 Los H100 SXM, also 1 GPU mit 80 GB für 7 Tage. Ihr Programm kann ein Referenzrezept, einige kompatible Mikrobatch- oder Präzisionsvarianten sowie den Vergleich der Metriken und eine Checkpoint-Wiederaufnahme umfassen. Legen Sie die vorrangigen Versuche vor der Buchung fest: Das Paket definiert einen Zeitraum, garantiert aber nicht, wie viele Varianten Ihr Modell abschließen wird.
475,00 USD
7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
Dieses Paket für 7 Tage konfigurierenZwei Alternativen zum Vergleich je nach Ihrer Auslastung.
NVIDIA A100 SXM 80GB
280,00 USD7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU
Eine andere 80-GB-Karte vergleichen, wenn Ihr Rezept bereits mit Ampere kompatibel ist. Das Paket und das Ergebnis Ihres Protokolls ermöglichen die Entscheidung; identische Kapazität garantiert weder dasselbe Verhalten noch denselben Durchsatz.
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenNVIDIA H200 SXM 141GB
640,00 USD7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 141 GB pro GPU
Zur Prüfung einer 141-GB-Karte übergehen, wenn der Speicher und nicht die Wahl der Präzision verhindert, dass Ihr Experiment in 80 GB passt. Die H200 bleibt mit Ihrer Software und dem Budget des gewählten Zeitraums zu validieren.
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenBezahlen Sie Ihre Miete direkt in Krypto.
Direkte Zahlung ohne vorheriges Aufladen, insbesondere in BTC auf Bitcoin oder USDT auf Tron. Konto erforderlich: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort. Ohne KYC-Verfahren und ohne Ausweisdokument.
Assets, Netzwerke und Zahlungsbedingungen ansehenWählen Sie Ihre Miete: die nützlichen Antworten.
Warum die H100 SXM für eine Fine-Tuning-Kampagne wählen?
Die H100 SXM von IteraGPU bietet eine Hülle von 80 GB auf einer GPU für eine Kampagne, deren Rezept Hopper-kompatibel ist. Sie ist ein Kandidat, wenn die Gewichte, die Aktivierungen und die Zustände der trainierten Parameter mehr Platz benötigen als eine kleinere Karte. Sie müssen Ihre Adaptionsmethode dimensionieren; der Name der GPU garantiert weder, dass ein bestimmtes Modell passen wird, noch dass das Fine-Tuning Ihre Metrik verbessern wird.
Wie hoch ist der Preis eines H100-SXM-Loses für meinen Forschungszeitraum?
IteraGPU bietet 1 Los H100 SXM mit 1 GPU und 80 GB für 203,57 USD über 3 Tage, 475,00 USD über 7 Tage oder 1.690,00 USD über 30 Tage. Dies sind die Preise des Loses für die vollständigen Zeiträume. Wählen Sie eine Dauer, die Ihre Versuche, deren Auswertung und den Export der Ergebnisse umfasst. Die direkte Zahlung in Krypto erfordert kein vorheriges Aufladen des Guthabens.
Reichen die 80 GB der H100 SXM aus, sobald die Gewichte des Modells hineinpassen?
Nein. Auf der H100 SXM wie auf einer anderen Karte ist das Volumen der Gewichte nur ein Teil des benötigten Speichers. Ein Training nutzt auch Aktivierungen, Gradienten, Optimizer-Zustände und temporäre Zuweisungen. Eine Parameter-Adaption reduziert einige dieser Posten, ohne die anderen zu beseitigen. Prüfen Sie die Spitze eines vollständigen Schritts und die der Auswertung, bevor Sie das 80-GB-Los wählen.
Sollte man die H100 SXM mit der A100 SXM oder der H200 SXM vergleichen?
Vergleichen Sie die A100 SXM, wenn Ihr Rezept in 80 GB passt und auf Ampere läuft: Die Entscheidung betrifft dann die Pakete und Ihr Protokoll. Vergleichen Sie die H200 SXM, wenn Sie mehr Speicher auf einer Karte suchen, mit 141 GB statt 80 GB. Bei IteraGPU enthält jedes Los dieser drei Modelle 1 GPU. Keine dieser Eigenschaften reicht aus, um einen Gewinner für alle Kampagnen zu bestimmen.
Ihr Protokoll / Ihre Messungen
Bereiten Sie eine vergleichbare Kampagne vor.
Die Präzision anhand der Konvergenz bewerten
Hopper unterstützt FP8-Operationen, aber dieses Format erfordert einen passenden Software-Stack und ein passendes Modell. Beginnen Sie mit einem BF16- oder FP16-Lauf, der von Ihrem Projekt validiert wurde, und prüfen Sie anschließend eine Variante mit reduzierter Präzision. Behalten Sie dieselben Evaluierungsbeispiele bei und überwachen Sie den Loss, nicht-finite Werte und die finale Metrik. Eine höhere Zahl an Schritten pro Sekunde hat nur dann Wert, wenn das Experiment weiterhin seine Frage beantwortet.
Die 80 GB nutzen, ohne das Protokoll zu verfälschen
Erhöhen Sie den Microbatch schrittweise bis zu einer vernünftigen Speicherreserve und messen Sie dabei einen Schritt inklusive Backpropagation. Die Gradientenakkumulation erlaubt es anschließend, einen größeren effektiven Batch zu bilden, ohne dass alle seine Beispiele gleichzeitig im Speicher liegen müssen. Halten Sie beide Größen fest: Sie haben nicht dieselbe Bedeutung für die Leistung oder die Aktualisierung der Parameter.
Laden Sie vor einer langen Kampagne tatsächlich einen Checkpoint neu und führen Sie einige Schritte aus. Dieser Test deckt vergessene Optimierer-Zustände oder Lernraten-Pläne früher auf als eine bloße Prüfung, ob die Datei vorhanden ist.
SXM, PCIe oder mehr Speicher?
Halten Sie einen CUDA/PyTorch-Build kompatibel mit Hopper und prüfen Sie Ihre Attention-Erweiterungen. Die H100 PCIe ist ein sinnvoller Vergleichsmaßstab für Arbeit auf einer einzelnen Karte, aber eine andere Hardwarevariante muss auf Ihrer Last gemessen werden. Bevorzugen Sie die Prüfung der H200, wenn das Hauptproblem weiterhin die Speicherkapazität ist. Die A100 SXM ist ebenfalls nützlich, um die Kosten eines Experiments zu vergleichen, dessen Kernel und Präzision bereits auf Ampere funktionieren.
Die Miete mit einem Forschungsdeliverable verknüpfen
Über drei Tage zielen Sie auf eine Kurve des Batch-Anstiegs und einen wiederverwendbaren Checkpoint. Über sieben Tage vergleichen Sie einige gut gewählte Konfigurationen. Über dreißig Tage organisieren Sie die Wiederholungen und die Zwischenevaluierungen. Bestellen Sie mit der Dauer, der Anzahl der Karten und der gewünschten Umgebung; zahlen Sie in Crypto und klicken Sie dann auf „J'ai payé“. Ihr Notizbuch kann die exakte Rezeptur jedes Versuchs neben der Auftragsverfolgung festhalten.
Bereiten Sie Ihren ersten Test auf dieser Konfiguration vor
KV-Cache: Speicher nach Kontext, GQA und Batch berechnenQuantisierungen vergleichen: Speicher, Qualität und Nutzen-KostenMicrobatch und Akkumulation: den effektiven Batch berechnen
Das GPU-Datenblatt beschreibt eine Kapazität. Diese Methoden helfen Ihnen, die Eingaben, die Einstellung und das Ergebnis festzulegen, das Sie mit Ihrer eigenen Last überprüfen möchten.
Ihre Kampagne, Ihre Dauer.
NVIDIA H100 SXM 80GB · 203,57 USD für 3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 80 GB pro GPU.