NVIDIA H100 SXM 80GB
203,57 USD3 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU
Konfiguruj 3 dniZobacz pełną kartęIteraGPU / Konfiguracje GPU / NVIDIA H100 SXM 80GB
Location GPU / NVIDIA H100 SXM 80GB
H100 SXM 80 GB: wynajmij moc obliczeniową dla swojej kampanii na Hopperze.
Wynajmij H100 SXM 80 GB w IteraGPU do swojej kampanii dostrajania lub treningu przygotowanej pod Hoppera. Wybierz okres dla swoich porównań, z pełnym budżetem na partię.
Od 203,57 USD3 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU
Krypto bez KYC. Wymagane konto: imię, nazwisko, adres e-mail i hasło. Bez procedury KYC i dokumentu tożsamości.
Twój wynajem3 / 7 / 30 dni
NVIDIA H100 SXM 80GB
1 GPU w cenie · 80 GB na kartę · HBM3
Suma pakietu · 3 dni
203,57 USDDostępne 63 kart.
Wynajmij tę konfigurację- GPU na partię
- 1
- Pamięć na GPU
- 80 Go
- Typ pamięci
- HBM3
- Dostępne partie
- 63
Wybierz okres swojej kampanii.
Cena w USD za pełną partię; od 1 do 10 partii w konfiguratorze. Suma to pakiet pomnożony przez liczbę partii, bez automatycznego odnawiania.
NVIDIA H100 SXM 80GB
475,00 USD7 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU
Konfiguruj 7 dniZobacz pełną kartęNVIDIA H100 SXM 80GB
1690,00 USD30 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU
Konfiguruj 30 dniZobacz pełną kartęWybór Hoppera przy określonym zapotrzebowaniu na pamięć
Wybierz H100 SXM, gdy twoja kampania jest nastawiona na stos oprogramowania zgodny z Hopperem, a 80 GB na kartę odpowiada twojemu budżetowi pamięci. W przypadku dostrajania budżet ten obejmuje model bazowy i aktywacje; w przypadku pełnego treningu dodaj gradienty i stany optymalizatora. Zapotrzebowanie tej samej architektury może się zatem zmieniać w zależności od wybranej metody.
80 GB może dać więcej miejsca na mikrobatch lub sekwencje, które ograniczały mniejszą konfigurację, ale to twój przepis musi ustalić ten zapas. Jeśli działa już na Ampere i mieści się w 80 GB, A100 SXM zasługuje na porównanie pakietów. Jeśli pojemność nadal jest niewystarczająca, rozważ H200 SXM o pojemności 141 GB, zamiast zakładać, że inna precyzja rozwiąże problem bez walidacji.
- Określić, co będzie trenowane: tylko adaptery czy cały zestaw parametrów, wraz z powiązanymi stanami.
- Sprawdzić wersje CUDA/PyTorch i wymagane rozszerzenia, zanim wybierzesz tę konfigurację Hoppera.
- Porównać budżet okresu z oczekiwanymi wynikami kampanii, nie wywodząc czasu wykonania z nazwy H100.
Przykładowa kampania · 7 dni
Siedem dni na porównanie ustawień treningu
Budżet wynajmu to 475,00 USD za 1 partię H100 SXM, czyli 1 GPU o pojemności 80 GB na 7 dni. Twój program może objąć przepis referencyjny, kilka wariantów mikrobatcha lub zgodnej precyzji, a następnie porównanie metryk i wznowienie z checkpointu. Ustal priorytetowe próby przed rezerwacją: pakiet określa okres, ale nie gwarantuje, ile wariantów ukończy twój model.
475,00 USD
7 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU
Konfiguruj ten pakiet na 7 dniDwie alternatywy do porównania w zależności od obciążenia.
NVIDIA A100 SXM 80GB
280,00 USD7 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU
Porównaj inną kartę 80 GB, gdy twój przepis jest już zgodny z Ampere. O rozstrzygnięciu decyduje pakiet i wynik twojego protokołu; identyczna pojemność nie gwarantuje takiego samego zachowania ani przepustowości.
Konfiguruj 7 dniZobacz pełną kartęNVIDIA H200 SXM 141GB
640,00 USD7 dni · 1 partia · 1 GPU · 141 GB na GPU
Przejdź do analizy karty 141 GB, jeśli to pamięć, a nie wybór precyzji, uniemożliwia zmieszczenie eksperymentu w 80 GB. H200 trzeba jeszcze zweryfikować z twoim oprogramowaniem i budżetem wybranego okresu.
Konfiguruj 7 dniZobacz pełną kartęOpłać wynajem bezpośrednio w krypto.
Płatność bezpośrednia bez wcześniejszego doładowania, między innymi w BTC na Bitcoin lub USDT na Tron. Wymagane konto: imię, nazwisko, adres e-mail i hasło. Bez procedury KYC i dokumentu tożsamości.
Zobacz aktywa, sieci i warunki płatnościWybór wynajmu: przydatne odpowiedzi.
Dlaczego wybrać H100 SXM do kampanii fine-tuningu?
H100 SXM od IteraGPU zapewnia 80 GB na jednym GPU do kampanii, której przepis jest zgodny z Hopperem. To kandydat, gdy wagi, aktywacje i stany trenowanych parametrów wymagają więcej miejsca niż mniejsza karta. Trzeba zwymiarować twoją metodę dostrajania; nazwa GPU nie gwarantuje ani że dany model się zmieści, ani że fine-tuning poprawi twoją metrykę.
Jaka jest cena partii H100 SXM na mój okres badawczy?
IteraGPU oferuje 1 partię H100 SXM z 1 GPU o pojemności 80 GB za 203,57 USD na 3 dni, 475,00 USD na 7 dni lub 1690,00 USD na 30 dni. To ceny partii za całe okresy. Wybierz czas trwania obejmujący twoje próby, ich ocenę i eksport wyników. Płatność bezpośrednio w krypto nie wymaga wcześniejszego doładowania salda.
Czy 80 GB w H100 SXM wystarczy, gdy zmieszczą się w nich wagi modelu?
Nie. Na H100 SXM, podobnie jak na innej karcie, objętość wag to tylko część potrzebnej pamięci. Trening wykorzystuje także aktywacje, gradienty, stany optymalizatora i alokacje tymczasowe. Dostrajanie parametrów ogranicza część tych pozycji, ale nie usuwa pozostałych. Sprawdź szczytowe zużycie pełnego kroku i etapu oceny, zanim wybierzesz partię 80 GB.
Czy porównać H100 SXM z A100 SXM lub H200 SXM?
Porównaj A100 SXM, gdy twój przepis mieści się w 80 GB i działa na Ampere: decyzja dotyczy wtedy pakietów i twojego protokołu. Porównaj H200 SXM, gdy szukasz więcej pamięci na karcie, z 141 GB zamiast 80 GB. W IteraGPU każda partia z tych trzech modeli zawiera 1 GPU. Żadna z tych cech nie wystarcza, by wskazać zwycięzcę dla wszystkich kampanii.
Twój protokół / twoje pomiary
Przygotuj kampanię, którą będziesz mógł porównać.
Oceń precyzję wraz ze zbieżnością
Hopper obsługuje operacje w FP8, ale ten format wymaga odpowiedniego stosu oprogramowania i modelu. Zacznij od uruchomienia w BF16 lub FP16 zatwierdzonego przez Twój projekt, a następnie rozważ wariant o zredukowanej precyzji. Zachowaj te same przykłady ewaluacyjne i obserwuj stratę, wartości niefinitywne oraz końcową metrykę. Większa liczba kroków na sekundę ma wartość tylko wtedy, gdy eksperyment wciąż odpowiada na swoje pytanie.
Wykorzystać 80 GB bez fałszowania protokołu
Zwiększaj stopniowo mikropartię aż do rozsądnego zapasu pamięci, mierząc krok obejmujący wsteczną propagację. Akumulacja gradientów pozwala następnie zbudować większą efektywną partię bez wymagania, by wszystkie jej przykłady były jednocześnie w pamięci. Zapisuj oba rozmiary: nie mają one tego samego znaczenia dla wydajności ani aktualizacji parametrów.
Przed długą kampanią faktycznie wczytaj ponownie checkpoint i wykonaj kilka kroków. Ten test ujawnia wcześniej przeoczenia stanu optymalizatora lub harmonogramu tempa uczenia niż samo sprawdzenie obecności pliku.
SXM, PCIe czy więcej pamięci?
Zachowaj kompilację CUDA/PyTorch zgodną z Hopper i sprawdź swoje rozszerzenia uwagi. H100 PCIe to zasadny punkt odniesienia dla pracy na jednej karcie, ale inny wariant sprzętowy należy zmierzyć na własnym obciążeniu. Rozważ H200, jeśli głównym problemem pozostaje pojemność pamięci. A100 SXM jest również przydatny do porównania kosztu eksperymentu, którego kernele i precyzja działają już na Ampere.
Powiązać wynajem z rezultatem badawczym
W ciągu trzech dni dąż do krzywej narastania partii i checkpointu wielokrotnego użytku. W ciągu siedmiu dni porównaj kilka dobrze dobranych konfiguracji. W ciągu trzydziestu dni zorganizuj powtórzenia i ewaluacje pośrednie. Złóż zamówienie z czasem trwania, liczbą kart i żądanym środowiskiem; zapłać w krypto, a następnie kliknij „Zapłaciłem”. Twój notes może zachować dokładny przepis każdej próby obok śledzenia zamówienia.
Przygotuj swój pierwszy test na tej konfiguracji
Cache KV: oblicz pamięć według kontekstu, GQA i batchaPorównywanie kwantyzacji: pamięć, jakość i użyteczny kosztMicrobatch i akumulacja: obliczyć efektywny batch
Karta GPU opisuje możliwości. Te metody pomagają określić dane wejściowe, ustawienia i wynik do sprawdzenia na własnym obciążeniu.
Twoja kampania, twój czas trwania.
NVIDIA H100 SXM 80GB · 203,57 USD za 3 dni · 1 partia · 1 GPU · 80 GB na GPU.