NVIDIA H100 SXM 80GB
203,57 USD3 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU
Configura 3 giorniVedi la scheda completaIteraGPU / Configurazioni GPU / NVIDIA H100 SXM 80GB
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H100 SXM 80 GB: noleggia la capacità per la tua campagna Hopper.
Noleggia un H100 SXM da 80 GB su IteraGPU per la tua campagna di adattamento o di training preparata per Hopper. Scegli il periodo delle tue comparazioni, con un budget completo per lotto.
Da 203,57 USD3 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU
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Il tuo noleggio3 / 7 / 30 giorni
NVIDIA H100 SXM 80GB
1 GPU inclusi · 80 GB per scheda · HBM3
Totale del pacchetto · 3 giorni
203,57 USD63 schede disponibili.
Noleggia questa configurazione- GPU per lotto
- 1
- Memoria per GPU
- 80 Go
- Tipo di memoria
- HBM3
- Lotti disponibili
- 63
Scegli il periodo della tua campagna.
Prezzo in USD per un lotto completo; da 1 a 10 lotti nel configuratore. Il totale è il forfait moltiplicato per i lotti, senza rinnovo automatico.
NVIDIA H100 SXM 80GB
475,00 USD7 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU
Configura 7 giorniVedi la scheda completaNVIDIA H100 SXM 80GB
1690,00 USD30 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU
Configura 30 giorniVedi la scheda completaScegliere Hopper con un fabbisogno di memoria definito
Scegli il H100 SXM quando la tua campagna punta a uno stack software compatibile con Hopper e 80 GB per scheda corrispondono al tuo budget di memoria. Per un adattamento, questo budget comprende il modello di base e le attivazioni; per un training completo, aggiungi i gradienti e gli stati dell'optimizer. Il fabbisogno di una stessa architettura può quindi cambiare a seconda del metodo scelto.
Gli 80 GB possono dare spazio a un microbatch o a sequenze che limitavano una configurazione più piccola, ma la tua ricetta deve stabilirne il margine. Se funziona già su Ampere e rientra negli 80 GB, l'A100 SXM merita un confronto di forfait. Se la capacità resta insufficiente, valuta il H200 SXM da 141 GB invece di supporre che una precisione diversa risolva il problema senza validazione.
- Definire cosa verrà addestrato: solo gli adattatori o l'insieme dei parametri, con i relativi stati associati.
- Verificare le versioni CUDA/PyTorch e le estensioni necessarie prima di scegliere questa configurazione Hopper.
- Confrontare il budget del periodo con i risultati attesi della campagna, senza dedurre un tempo di esecuzione dal nome H100.
Esempio di campagna · 7 giorni
Sette giorni per confrontare i tuoi settaggi di training
Il budget di noleggio è di 475,00 USD per 1 lotto H100 SXM, ovvero 1 GPU da 80 GB per 7 giorni. Il tuo programma può riunire una ricetta di riferimento, alcune varianti di microbatch o di precisione compatibili, poi il confronto delle metriche e una ripresa da checkpoint. Stabilisci i test prioritari prima di prenotare: il forfait definisce un periodo, senza garantire quante varianti il tuo modello completerà.
475,00 USD
7 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU
Configura questo pacchetto da 7 giorniDue alternative da confrontare in base al tuo carico.
NVIDIA A100 SXM 80GB
280,00 USD7 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU
Confrontare un'altra scheda da 80 GB quando la tua ricetta è già compatibile con Ampere. Il forfait e il risultato del tuo protocollo consentono l'arbitrato; una capacità identica non garantisce lo stesso comportamento né lo stesso throughput.
Configura 7 giorniVedi la scheda completaNVIDIA H200 SXM 141GB
640,00 USD7 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 141 GB per GPU
Passare allo studio di una scheda da 141 GB se è la memoria, e non la scelta di precisione, a impedire al tuo esperimento di rientrare negli 80 GB. Il H200 resta da validare con il tuo software e con il budget del periodo scelto.
Configura 7 giorniVedi la scheda completaPaga il tuo noleggio direttamente in crypto.
Pagamento diretto senza ricarica preliminare, in particolare in BTC su Bitcoin o USDT su Tron. Account richiesto: nome, cognome, email e password. Senza procedura KYC né documento d'identità.
Vedi gli asset, le reti e le condizioni di pagamentoScegliere il tuo noleggio: le risposte utili.
Perché scegliere il H100 SXM per una campagna di fine-tuning?
Il H100 SXM IteraGPU fornisce una dotazione di 80 GB su un GPU per una campagna la cui ricetta è compatibile con Hopper. È un candidato quando i pesi, le attivazioni e gli stati dei parametri addestrati richiedono più spazio di una scheda più piccola. Occorre dimensionare il tuo metodo di adattamento; il nome del GPU non garantisce né che un dato modello rientrerà né che il fine-tuning migliorerà la tua metrica.
Qual è il prezzo di un lotto H100 SXM per il mio periodo di ricerca?
IteraGPU propone 1 lotto H100 SXM da 1 GPU con 80 GB a 203,57 USD per 3 giorni, 475,00 USD per 7 giorni o 1690,00 USD per 30 giorni. Questi sono i prezzi del lotto per i periodi interi. Scegli una durata che includa i tuoi test, la loro valutazione e l'esportazione dei risultati. Il pagamento diretto in crypto non richiede di ricaricare preventivamente il saldo.
Gli 80 GB del H100 SXM bastano non appena i pesi del modello rientrano?
No. Sul H100 SXM come su un'altra scheda, il volume dei pesi è solo una parte della memoria necessaria. Un training utilizza anche attivazioni, gradienti, stati dell'optimizer e allocazioni temporanee. Un adattamento di parametri riduce alcune di queste voci, senza eliminare le altre. Verifica il picco di uno step completo e quello della valutazione prima di scegliere il lotto da 80 GB.
Bisogna confrontare il H100 SXM con l'A100 SXM o con il H200 SXM?
Confronta l'A100 SXM quando la tua ricetta rientra negli 80 GB e funziona su Ampere: la decisione verte allora sui forfait e sul tuo protocollo. Confronta il H200 SXM quando cerchi più memoria su una scheda, con 141 GB invece di 80 GB. Su IteraGPU, ogni lotto di questi tre modelli contiene 1 GPU. Nessuna di queste caratteristiche basta a designare un vincitore per tutte le campagne.
Il tuo protocollo / le tue misurazioni
Prepara una campagna che potrai confrontare.
Valutare la precisione con la convergenza
Hopper supporta le operazioni in FP8, ma questo formato richiede uno stack software e un modello adeguati. Inizia con un'esecuzione BF16 o FP16 validata dal tuo progetto, poi valuta una variante a precisione ridotta. Mantieni gli stessi esempi di valutazione e monitora la loss, i valori non finiti e la metrica finale. Un numero di step al secondo più alto ha valore solo se l'esperimento risponde ancora alla sua domanda.
Far lavorare gli 80 GB senza falsare il protocollo
Aumenta progressivamente il microbatch fino a un margine di memoria ragionevole, misurando uno step che includa la retropropagazione. L'accumulo dei gradienti permette poi di costruire un batch effettivo più grande senza richiedere che tutti i suoi esempi siano contemporaneamente in memoria. Registra entrambe le dimensioni: non hanno lo stesso significato per le prestazioni o l'aggiornamento dei parametri.
Prima di una lunga campagna, ricarica davvero un checkpoint ed esegui qualche step. Questo test rivela prima le dimenticanze nello stato dell'ottimizzatore o nella pianificazione del learning rate rispetto a una semplice verifica della presenza del file.
SXM, PCIe o più memoria?
Mantieni una build CUDA/PyTorch compatibile con Hopper e verifica le tue estensioni di attenzione. La H100 PCIe costituisce un comparatore pertinente per un lavoro su singola scheda, ma una variante hardware diversa va misurata sul tuo carico. Preferisci esaminare la H200 se il problema principale resta la capacità di memoria. La A100 SXM è altrettanto utile per confrontare il costo di un esperimento i cui kernel e la cui precisione funzionano già su Ampere.
Associare il noleggio a un deliverable di ricerca
Su tre giorni, punta a una curva di crescita del batch e a un checkpoint riutilizzabile. Su sette giorni, confronta alcune configurazioni ben scelte. Su trenta giorni, organizza le ripetizioni e le valutazioni intermedie. Ordina con la durata, il numero di schede e l'ambiente desiderato; paga in crypto poi clicca su « Ho pagato ». Il tuo quaderno può conservare la ricetta esatta di ogni prova accanto al monitoraggio dell'ordine.
Preparare la tua prima prova su questa configurazione
Cache KV: calcolare la memoria in base a contesto, GQA e batchConfrontare le quantizzazioni: memoria, qualità e costo utileMicrobatch e accumulo: calcolare il batch effettivo
La scheda GPU descrive una capacità. Questi metodi ti aiutano a definire gli input, le impostazioni e il risultato da verificare sul tuo carico di lavoro.
La tua campagna, la tua durata.
NVIDIA H100 SXM 80GB · 203,57 USD per 3 giorni · 1 lotto · 1 GPU · 80 GB per GPU.