NVIDIA H100 SXM 80GB
USD 203,573 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar 3 diasVer a ficha completaIteraGPU / Configurações de GPU / NVIDIA H100 SXM 80GB
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H100 SXM 80 GB: alugue a capacidade para sua campanha Hopper.
Alugue um H100 SXM de 80 GB na IteraGPU para sua campanha de ajuste ou treinamento preparada para Hopper. Escolha o período das suas comparações, com um orçamento completo por lote.
A partir de USD 203,573 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
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Sua locação3 / 7 / 30 dias
NVIDIA H100 SXM 80GB
1 GPUs incluídos · 80 GB por placa · HBM3
Total do pacote · 3 dias
USD 203,5763 placas disponíveis.
Alugar esta configuração- GPU por lote
- 1
- Memória por GPU
- 80 Go
- Tipo de memória
- HBM3
- Lotes disponíveis
- 63
Escolha o período da sua campanha.
Preço em USD para um lote completo; de 1 a 10 lotes no configurador. O total é o forfait multiplicado pelos lotes, sem renovação automática.
NVIDIA H100 SXM 80GB
USD 475,007 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar 7 diasVer a ficha completaNVIDIA H100 SXM 80GB
USD 1.690,0030 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar 30 diasVer a ficha completaEscolher o Hopper com uma necessidade de memória definida
Escolha o H100 SXM quando sua campanha visa uma pilha de software compatível com Hopper e 80 GB por placa correspondem ao seu orçamento de memória. Para um ajuste, esse orçamento inclui o modelo base e as ativações; para um treinamento completo, acrescente os gradientes e os estados do otimizador. A necessidade de uma mesma arquitetura pode, portanto, mudar conforme o método adotado.
Os 80 GB podem dar espaço a um microbatch ou a sequências que limitavam uma configuração menor, mas sua receita deve estabelecer essa margem. Se ela já funciona em Ampere e cabe em 80 GB, o A100 SXM merece uma comparação de plano. Se a capacidade continuar insuficiente, examine o H200 SXM de 141 GB em vez de supor que uma precisão diferente resolverá o problema sem validação.
- Definir o que será treinado: apenas adaptadores ou o conjunto dos parâmetros, com seus estados associados.
- Verificar as versões de CUDA/PyTorch e as extensões necessárias antes de escolher essa configuração Hopper.
- Comparar o orçamento do período com os resultados esperados da campanha, sem deduzir um tempo de execução a partir do nome H100.
Exemplo de campanha · 7 dias
Sete dias para comparar seus ajustes de treinamento
O orçamento de locação é de USD 475,00 para 1 lote H100 SXM, ou seja, 1 GPU de 80 GB durante 7 dias. Seu programa pode reunir uma receita de referência, algumas variantes de microbatch ou de precisão compatíveis, depois a comparação das métricas e uma retomada de checkpoint. Defina os testes prioritários antes de reservar: o plano define um período, sem garantir quantas variantes seu modelo concluirá.
USD 475,00
7 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Configurar este pacote de 7 diasDuas alternativas a comparar de acordo com a sua carga.
NVIDIA A100 SXM 80GB
USD 280,007 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU
Comparar outra placa de 80 GB quando sua receita já é compatível com Ampere. O plano e o resultado do seu protocolo permitem a arbitragem; uma capacidade idêntica não garante o mesmo comportamento nem a mesma taxa de transferência.
Configurar 7 diasVer a ficha completaNVIDIA H200 SXM 141GB
USD 640,007 dias · 1 lote · 1 GPU · 141 GB por GPU
Passar ao estudo de uma placa de 141 GB se a memória, em vez da escolha de precisão, impede seu experimento de caber em 80 GB. O H200 ainda precisa ser validado com seu software e o orçamento do período escolhido.
Configurar 7 diasVer a ficha completaPague sua locação diretamente em cripto.
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Por que escolher o H100 SXM para uma campanha de fine-tuning?
O H100 SXM IteraGPU oferece um envelope de 80 GB em um GPU para uma campanha cuja receita é compatível com Hopper. É um candidato quando os pesos, as ativações e os estados dos parâmetros treinados exigem mais espaço que uma placa menor. É preciso dimensionar seu método de ajuste; o nome do GPU não garante nem que um determinado modelo caberá nem que o fine-tuning melhorará sua métrica.
Qual é o preço de um lote H100 SXM para meu período de pesquisa?
A IteraGPU oferece 1 lote H100 SXM de 1 GPU com 80 GB por USD 203,57 em 3 dias, USD 475,00 em 7 dias ou USD 1.690,00 em 30 dias. Esses são os preços do lote para os períodos inteiros. Escolha uma duração que inclua seus testes, sua avaliação e a exportação dos resultados. O pagamento direto em crypto não exige recarga prévia do saldo.
Os 80 GB do H100 SXM bastam assim que os pesos do modelo couberem?
Não. No H100 SXM como em qualquer outra placa, o volume dos pesos é apenas uma parte da memória necessária. Um treinamento também usa ativações, gradientes, estados de otimizador e alocações temporárias. Um ajuste de parâmetros reduz alguns desses itens, sem eliminar os outros. Verifique o pico de uma etapa completa e o da avaliação antes de escolher o lote de 80 GB.
Vale comparar o H100 SXM com o A100 SXM ou com o H200 SXM?
Compare com o A100 SXM quando sua receita cabe em 80 GB e funciona em Ampere: a decisão recai então sobre os planos e sobre seu protocolo. Compare com o H200 SXM quando você busca mais memória em uma placa, com 141 GB em vez de 80 GB. Na IteraGPU, cada lote desses três modelos contém 1 GPU. Nenhuma dessas características basta para indicar um vencedor para todas as campanhas.
O seu protocolo / as suas medições
Prepare uma campanha que poderá comparar.
Avaliar a precisão com a convergência
O Hopper oferece suporte a operações em FP8, mas esse formato exige uma pilha de software e um modelo adequados. Comece com uma execução BF16 ou FP16 validada pelo seu projeto e depois examine uma variante de precisão reduzida. Mantenha os mesmos exemplos de avaliação e acompanhe a perda, os valores não finitos e a métrica final. Um número maior de etapas por segundo só tem valor se o experimento ainda responde à sua pergunta.
Fazer os 80 GB trabalharem sem distorcer o protocolo
Aumente progressivamente o microbatch até uma margem de memória razoável, medindo uma etapa que inclua a retropropagação. A acumulação de gradientes permite então construir um batch efetivo maior sem exigir que todos os seus exemplos estejam simultaneamente na memória. Registre os dois tamanhos: eles não têm o mesmo significado para o desempenho ou para a atualização dos parâmetros.
Antes de uma campanha longa, recarregue de fato um checkpoint e execute algumas etapas. Esse teste revela mais cedo os esquecimentos de estado do otimizador ou de agendamento da taxa de aprendizado do que uma simples verificação da presença do arquivo.
SXM, PCIe ou mais memória?
Mantenha uma construção CUDA/PyTorch compatível com Hopper e verifique suas extensões de atenção. O H100 PCIe é um comparador relevante para um trabalho em uma única placa, mas uma variante de hardware diferente deve ser medida na sua carga. Prefira examinar o H200 se o problema principal continuar sendo a capacidade de memória. O A100 SXM também é útil para comparar o custo de um experimento cujos kernels e precisão já funcionam em Ampere.
Associar o aluguel a um entregável de pesquisa
Em três dias, mire uma curva de aumento do batch e um checkpoint reutilizável. Em sete dias, compare algumas configurações bem escolhidas. Em trinta dias, organize as repetições e as avaliações intermediárias. Faça o pedido com a duração, o número de placas e o ambiente desejado; pague em cripto e depois clique em «J'ai payé». Seu caderno pode guardar a receita exata de cada teste ao lado do acompanhamento do pedido.
Preparar seu primeiro teste nesta configuração
Cache KV: calcular a memória conforme contexto, GQA e batchComparar quantizações: memória, qualidade e custo útilMicrobatch e acumulação: calcular o batch efetivo
A ficha da GPU descreve uma capacidade. Estes métodos ajudam você a definir as entradas, os ajustes e o resultado a verificar na sua própria carga.
A sua campanha, a sua duração.
NVIDIA H100 SXM 80GB · USD 203,57 para 3 dias · 1 lote · 1 GPU · 80 GB por GPU.