NVIDIA H100 SXM 80GB
203,57 USD3 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU
Configurer 3 joursVoir la fiche complèteIteraGPU / Configurations GPU / NVIDIA H100 SXM 80GB
Location GPU / NVIDIA H100 SXM 80GB
H100 SXM 80 Go : louez la capacité de votre campagne Hopper.
Louez un H100 SXM de 80 Go chez IteraGPU pour votre campagne d’adaptation ou d’entraînement préparée pour Hopper. Choisissez la période de vos comparaisons, avec un budget complet par lot.
Dès 203,57 USD3 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU
Crypto sans KYC. Compte requis : prénom, nom, email et mot de passe. Sans procédure KYC ni pièce d’identité.
Votre location3 / 7 / 30 jours
NVIDIA H100 SXM 80GB
1 GPU inclus · 80 Go par carte · HBM3
Total du forfait · 3 jours
203,57 USD63 cartes disponibles.
Louer cette configuration- GPU par lot
- 1
- Mémoire par GPU
- 80 Go
- Type de mémoire
- HBM3
- Lots disponibles
- 63
Choisissez la période de votre campagne.
Prix en USD pour un lot complet ; de 1 à 10 lots au configurateur. Le total est le forfait multiplié par les lots, sans renouvellement automatique.
NVIDIA H100 SXM 80GB
475,00 USD7 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU
Configurer 7 joursVoir la fiche complèteNVIDIA H100 SXM 80GB
1 690,00 USD30 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU
Configurer 30 joursVoir la fiche complèteChoisir Hopper avec un besoin mémoire défini
Retenez le H100 SXM lorsque votre campagne vise une pile logicielle compatible avec Hopper et que 80 Go par carte correspondent à votre budget mémoire. Pour une adaptation, ce budget comprend le modèle de base et les activations ; pour un entraînement complet, ajoutez les gradients et les états de l’optimiseur. Le besoin d’une même architecture peut donc changer selon la méthode retenue.
Les 80 Go peuvent donner de la place à un microbatch ou à des séquences qui limitaient une configuration plus petite, mais votre recette doit en établir la marge. Si elle fonctionne déjà sur Ampere et tient dans 80 Go, l’A100 SXM mérite une comparaison de forfait. Si la capacité reste insuffisante, examinez le H200 SXM de 141 Go plutôt que de supposer qu’une précision différente résoudra le problème sans validation.
- Définir ce qui sera entraîné : adaptateurs seuls ou ensemble des paramètres, avec leurs états associés.
- Vérifier les versions CUDA/PyTorch et les extensions nécessaires avant de retenir cette configuration Hopper.
- Comparer le budget de la période avec les résultats attendus de la campagne, sans déduire un temps d’exécution du nom H100.
Exemple de campagne · 7 jours
Sept jours pour comparer vos réglages d’entraînement
Le budget de location est de 475,00 USD pour 1 lot H100 SXM, soit 1 GPU de 80 Go pendant 7 jours. Votre programme peut réunir une recette de référence, quelques variantes de microbatch ou de précision compatibles, puis la comparaison des métriques et une reprise de checkpoint. Fixez les essais prioritaires avant de réserver : le forfait définit une période, sans garantir combien de variantes votre modèle terminera.
475,00 USD
7 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU
Configurer ce forfait de 7 joursDeux alternatives à comparer selon votre charge.
NVIDIA A100 SXM 80GB
280,00 USD7 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU
Comparer une autre carte de 80 Go lorsque votre recette est déjà compatible avec Ampere. Le forfait et le résultat de votre protocole permettent l’arbitrage ; une capacité identique ne garantit pas le même comportement ni le même débit.
Configurer 7 joursVoir la fiche complèteNVIDIA H200 SXM 141GB
640,00 USD7 jours · 1 lot · 1 GPU · 141 Go par GPU
Passer à l’étude d’une carte de 141 Go si la mémoire, plutôt que le choix de précision, empêche votre expérience de tenir dans 80 Go. Le H200 reste à valider avec votre logiciel et le budget de la période retenue.
Configurer 7 joursVoir la fiche complèteRéglez votre location directement en crypto.
Paiement direct sans recharge préalable, notamment en BTC sur Bitcoin ou USDT sur Tron. Compte requis : prénom, nom, email et mot de passe. Sans procédure KYC ni pièce d’identité.
Voir les actifs, réseaux et conditions de paiementChoisir votre location : les réponses utiles.
Pourquoi retenir le H100 SXM pour une campagne de fine-tuning ?
Le H100 SXM IteraGPU fournit une enveloppe de 80 Go sur un GPU pour une campagne dont la recette est compatible avec Hopper. C’est un candidat lorsque les poids, les activations et les états des paramètres entraînés demandent davantage de place qu’une carte plus petite. Il faut dimensionner votre méthode d’adaptation ; le nom du GPU ne garantit ni qu’un modèle donné tiendra ni que le fine-tuning améliorera votre métrique.
Quel est le prix d’un lot H100 SXM pour ma période de recherche ?
IteraGPU propose 1 lot H100 SXM de 1 GPU avec 80 Go pour 203,57 USD sur 3 jours, 475,00 USD sur 7 jours ou 1 690,00 USD sur 30 jours. Ce sont les prix du lot pour les périodes entières. Choisissez une durée qui inclut vos essais, leur évaluation et l’export des résultats. Le paiement direct en crypto ne nécessite pas de recharge préalable du solde.
Les 80 Go du H100 SXM suffisent-ils dès que les poids du modèle y tiennent ?
Non. Sur le H100 SXM comme sur une autre carte, le volume des poids n’est qu’une partie de la mémoire nécessaire. Un entraînement utilise aussi des activations, des gradients, des états d’optimiseur et des allocations temporaires. Une adaptation de paramètres réduit certains de ces postes, sans supprimer les autres. Vérifiez le pic d’une étape complète et celui de l’évaluation avant de retenir le lot de 80 Go.
Faut-il comparer le H100 SXM à l’A100 SXM ou au H200 SXM ?
Comparez l’A100 SXM lorsque votre recette tient dans 80 Go et fonctionne sur Ampere : la décision porte alors sur les forfaits et sur votre protocole. Comparez le H200 SXM lorsque vous cherchez davantage de mémoire sur une carte, avec 141 Go au lieu de 80 Go. Chez IteraGPU, chaque lot de ces trois modèles contient 1 GPU. Aucune de ces caractéristiques ne suffit à désigner un gagnant pour toutes les campagnes.
Votre protocole / vos mesures
Préparez une campagne que vous pourrez comparer.
Évaluer la précision avec la convergence
Hopper prend en charge des opérations en FP8, mais ce format exige une pile logicielle et un modèle adaptés. Commencez par une exécution BF16 ou FP16 validée par votre projet, puis examinez une variante de précision réduite. Conservez les mêmes exemples d’évaluation et surveillez la perte, les valeurs non finies et la métrique finale. Un nombre d’étapes par seconde supérieur n’a de valeur que si l’expérience répond toujours à sa question.
Faire travailler les 80 Go sans fausser le protocole
Augmentez progressivement le microbatch jusqu’à une marge mémoire raisonnable, en mesurant une étape incluant la rétropropagation. L’accumulation de gradients permet ensuite de construire un batch effectif plus grand sans exiger que tous ses exemples soient simultanément en mémoire. Consignez les deux tailles : elles n’ont pas la même signification pour les performances ou la mise à jour des paramètres.
Avant une longue campagne, rechargez réellement un checkpoint et exécutez quelques étapes. Ce test révèle plus tôt les oublis d’état de l’optimiseur ou de planification du taux d’apprentissage qu’une simple vérification de la présence du fichier.
SXM, PCIe ou plus de mémoire ?
Conservez une construction CUDA/PyTorch compatible avec Hopper et vérifiez vos extensions d’attention. Le H100 PCIe constitue un comparateur pertinent pour un travail sur une seule carte, mais une variante matérielle différente doit être mesurée sur votre charge. Préférez examiner le H200 si le problème principal reste la capacité mémoire. L’A100 SXM est également utile pour comparer le coût d’une expérience dont les kernels et la précision fonctionnent déjà sur Ampere.
Associer la location à un livrable de recherche
Sur trois jours, visez une courbe de montée du batch et un checkpoint réutilisable. Sur sept jours, comparez quelques configurations bien choisies. Sur trente jours, organisez les répétitions et les évaluations intermédiaires. Commandez avec la durée, le nombre de cartes et l’environnement souhaité ; réglez en crypto puis cliquez sur « J’ai payé ». Votre carnet peut conserver la recette exacte de chaque essai à côté du suivi de commande.
Préparer votre premier essai sur cette configuration
Cache KV : calculer la mémoire selon contexte, GQA et batchComparer des quantifications : mémoire, qualité et coût utileMicrobatch et accumulation : calculer le batch effectif
La fiche GPU décrit une capacité. Ces méthodes vous aident à définir les entrées, le réglage et le résultat à vérifier sur votre propre charge.
Votre campagne, votre durée.
NVIDIA H100 SXM 80GB · 203,57 USD pour 3 jours · 1 lot · 1 GPU · 80 Go par GPU.