NVIDIA H100 SXM 80GB
203,57 USD3 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
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H100 SXM 80 GB: alquila la capacidad de tu campaña Hopper.
Alquila un H100 SXM de 80 GB en IteraGPU para tu campaña de adaptación o entrenamiento preparada para Hopper. Elige el periodo de tus comparaciones, con un presupuesto completo por lote.
Desde 203,57 USD3 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Cripto sin KYC. Cuenta requerida: nombre, apellido, correo electrónico y contraseña. Sin procedimiento KYC ni documento de identidad.
Tu alquiler3 / 7 / 30 días
NVIDIA H100 SXM 80GB
1 GPU incluidos · 80 GB por tarjeta · HBM3
Total del paquete · 3 días
203,57 USD63 tarjetas disponibles.
Alquilar esta configuración- GPU por lote
- 1
- Memoria por GPU
- 80 Go
- Tipo de memoria
- HBM3
- Lotes disponibles
- 63
Elige el período de tu campaña.
Precio en USD por un lote completo; de 1 a 10 lotes en el configurador. El total es el forfait multiplicado por los lotes, sin renovación automática.
NVIDIA H100 SXM 80GB
475,00 USD7 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar 7 díasVer la ficha completaNVIDIA H100 SXM 80GB
1690,00 USD30 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar 30 díasVer la ficha completaElegir Hopper con una necesidad de memoria definida
Elige el H100 SXM cuando tu campaña apunte a una pila de software compatible con Hopper y 80 GB por tarjeta se ajusten a tu presupuesto de memoria. Para una adaptación, este presupuesto incluye el modelo base y las activaciones; para un entrenamiento completo, añade los gradientes y los estados del optimizador. La necesidad de una misma arquitectura puede cambiar según el método elegido.
Los 80 GB pueden dar espacio a un microbatch o a secuencias que limitaban una configuración más pequeña, pero tu receta debe establecer el margen. Si ya funciona en Ampere y cabe en 80 GB, el A100 SXM merece una comparación de plan. Si la capacidad sigue siendo insuficiente, examina el H200 SXM de 141 GB en lugar de suponer que una precisión distinta resolverá el problema sin validación.
- Definir qué se va a entrenar: solo adaptadores o el conjunto de parámetros, con sus estados asociados.
- Verificar las versiones de CUDA/PyTorch y las extensiones necesarias antes de elegir esta configuración Hopper.
- Comparar el presupuesto del periodo con los resultados esperados de la campaña, sin deducir un tiempo de ejecución del nombre H100.
Ejemplo de campaña · 7 días
Siete días para comparar tus ajustes de entrenamiento
El presupuesto de alquiler es de 475,00 USD por 1 lote H100 SXM, es decir, 1 GPU de 80 GB durante 7 días. Tu programa puede reunir una receta de referencia, algunas variantes de microbatch o de precisión compatibles, y luego la comparación de métricas y una reanudación desde checkpoint. Fija las pruebas prioritarias antes de reservar: el plan define un periodo, sin garantizar cuántas variantes terminará tu modelo.
475,00 USD
7 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar este paquete de 7 díasDos alternativas para comparar según tu carga.
NVIDIA A100 SXM 80GB
280,00 USD7 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Comparar otra tarjeta de 80 GB cuando tu receta ya sea compatible con Ampere. El plan y el resultado de tu protocolo permiten decidir; una capacidad idéntica no garantiza el mismo comportamiento ni el mismo rendimiento.
Configurar 7 díasVer la ficha completaNVIDIA H200 SXM 141GB
640,00 USD7 días · 1 lote · 1 GPU · 141 GB por GPU
Pasar al estudio de una tarjeta de 141 GB si la memoria, más que la elección de precisión, impide que tu experimento quepa en 80 GB. El H200 queda por validar con tu software y el presupuesto del periodo elegido.
Configurar 7 díasVer la ficha completaPaga tu alquiler directamente en cripto.
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¿Por qué elegir el H100 SXM para una campaña de fine-tuning?
El H100 SXM de IteraGPU ofrece un envelope de 80 GB en un GPU para una campaña cuya receta sea compatible con Hopper. Es un candidato cuando los pesos, las activaciones y los estados de los parámetros entrenados requieren más espacio que una tarjeta más pequeña. Hay que dimensionar tu método de adaptación; el nombre del GPU no garantiza ni que un modelo dado quepa ni que el fine-tuning mejore tu métrica.
¿Cuál es el precio de un lote H100 SXM para mi periodo de investigación?
IteraGPU ofrece 1 lote H100 SXM de 1 GPU con 80 GB por 203,57 USD en 3 días, 475,00 USD en 7 días o 1690,00 USD en 30 días. Son los precios del lote para los periodos completos. Elige una duración que incluya tus pruebas, su evaluación y la exportación de los resultados. El pago directo en cripto no requiere recargar el saldo previamente.
¿Bastan los 80 GB del H100 SXM en cuanto los pesos del modelo caben en ellos?
No. En el H100 SXM, como en cualquier otra tarjeta, el volumen de los pesos es solo una parte de la memoria necesaria. Un entrenamiento también utiliza activaciones, gradientes, estados del optimizador y asignaciones temporales. Una adaptación de parámetros reduce algunos de estos apartados, sin eliminar los demás. Verifica el pico de un paso completo y el de la evaluación antes de elegir el lote de 80 GB.
¿Conviene comparar el H100 SXM con el A100 SXM o con el H200 SXM?
Compara con el A100 SXM cuando tu receta quepa en 80 GB y funcione en Ampere: la decisión se centra entonces en los planes y en tu protocolo. Compara con el H200 SXM cuando busques más memoria en una tarjeta, con 141 GB en lugar de 80 GB. En IteraGPU, cada lote de estos tres modelos contiene 1 GPU. Ninguna de estas características basta para designar un ganador para todas las campañas.
Tu protocolo / tus mediciones
Prepara una campaña que puedas comparar.
Evaluar la precisión junto con la convergencia
Hopper admite operaciones en FP8, pero este formato exige una pila de software y un modelo adaptados. Empieza con una ejecución en BF16 o FP16 validada por tu proyecto y, después, examina una variante de precisión reducida. Conserva los mismos ejemplos de evaluación y vigila la pérdida, los valores no finitos y la métrica final. Un mayor número de pasos por segundo solo tiene valor si el experimento sigue respondiendo a su pregunta.
Hacer trabajar los 80 GB sin falsear el protocolo
Aumenta progresivamente el microbatch hasta un margen de memoria razonable, midiendo un paso que incluya la retropropagación. La acumulación de gradientes permite después construir un batch efectivo más grande sin exigir que todos sus ejemplos estén simultáneamente en memoria. Registra ambos tamaños: no tienen el mismo significado para el rendimiento ni para la actualización de los parámetros.
Antes de una campaña larga, recarga realmente un checkpoint y ejecuta algunos pasos. Esta prueba revela antes los olvidos de estado del optimizador o de planificación de la tasa de aprendizaje que una simple comprobación de que el archivo existe.
¿SXM, PCIe o más memoria?
Mantén una compilación de CUDA/PyTorch compatible con Hopper y verifica tus extensiones de atención. La H100 PCIe es un comparador pertinente para un trabajo en una sola tarjeta, pero una variante de hardware distinta debe medirse con tu carga. Prefiere examinar la H200 si el problema principal sigue siendo la capacidad de memoria. La A100 SXM también es útil para comparar el coste de un experimento cuyos kernels y precisión ya funcionan en Ampere.
Asociar el alquiler a un entregable de investigación
En tres días, apunta a una curva de subida del batch y a un checkpoint reutilizable. En siete días, compara algunas configuraciones bien elegidas. En treinta días, organiza las repeticiones y las evaluaciones intermedias. Haz el pedido con la duración, el número de tarjetas y el entorno deseados; paga en cripto y luego haz clic en «J'ai payé». Tu cuaderno puede conservar la receta exacta de cada ensayo junto al seguimiento del pedido.
Preparar tu primera prueba en esta configuración
Caché KV: calcular la memoria según contexto, GQA y batchComparar cuantizaciones: memoria, calidad y costo útilMicrobatch y acumulación: calcular el batch efectivo
La ficha GPU describe una capacidad. Estos métodos te ayudan a definir las entradas, el ajuste y el resultado que debes verificar en tu propia carga.
Tu campaña, tu duración.
NVIDIA H100 SXM 80GB · 203,57 USD por 3 días · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU.