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Catalogue GPU / NVIDIA H200 SXM 141GB
Location GPU / NVIDIA

NVIDIA H200 SXM 141GB

Le H200 SXM offre 141 Go de HBM3e pour les projets où la place occupée pendant l’exécution compte autant que le poids du modèle. Il mérite une comparaison lorsque le contexte ou plusieurs requêtes simultanées rendent une configuration de 80 Go trop étroite.

Votre configuration

GPU par lot
1
Mémoire par GPU
141 Go
Type de mémoire
HBM3e
Stock disponible
19 cartes

Forfaits de 3, 7 ou 30 jours. Le nombre de lots se choisit à l’étape suivante.

Règlement crypto sans KYC ni pièce d’identité ; prénom, nom et email pour le suivi de la commande.

Le parcours de paiement
Votre location3 / 7 / 30 jours

NVIDIA H200 SXM 141GB

1 GPU inclus · 141 Go par carte · HBM3e

Total du forfait · 3 jours

274,29 USD

19 cartes disponibles.

Louer cette configuration

Distinguer le modèle chargé de la requête exécutée

Un modèle qui se charge correctement ne valide pas encore votre cas d’usage. Le cache KV utilisé lors de la génération peut croître avec les séquences conservées ; les requêtes simultanées augmentent aussi l’empreinte à observer. Préparez trois groupes de textes, courts, intermédiaires et proches de votre longueur maximale. Pour chacun, fixez le nombre de tokens de sortie afin de comparer des tâches équivalentes.

Mesurer la mémoire au point difficile

Relevez séparément le chargement, le traitement du prompt et la génération. Un échantillon de conversations moyennes peut masquer le cas qui sature la carte. Cherchez le pic sur les entrées longues avec la concurrence réellement visée, puis conservez une marge pour les buffers de votre moteur d’inférence. Si vous testez un cache quantifié ou déporté, notez également son effet sur le temps de réponse et sur votre métrique de qualité.

Les 141 Go servent aussi à examiner un batch plus large en entraînement. Dans ce cas, gradients, activations et états de l’optimiseur doivent figurer dans le budget, et pas seulement les poids.

Conserver une comparaison lisible avec le H100

Le H200 appartient à la famille Hopper. Vérifiez les versions CUDA et les kernels d’attention pris en charge par votre environnement, puis verrouillez ces versions pendant l’essai. Si toutes vos charges représentatives tiennent déjà sur 80 Go, confrontez le H200 au H100 SXM avec le même modèle et la même précision. Une mémoire supplémentaire est utile lorsqu’elle permet un objectif identifié, comme davantage de contexte ou moins de fragmentation du travail.

Du test de capacité à la campagne complète

Réservez trois jours pour cartographier mémoire, contexte et concurrence ; sept jours pour comparer plusieurs stratégies de cache ; trente jours pour des évaluations répétées sur un corpus évolutif. Préparez les données, les paramètres de génération et les exports avant de commander. Le formulaire vous laisse choisir la durée et le nombre de cartes, puis le paiement crypto sans KYC. Prénom, nom et email assurent le suivi ; aucun document d’identité n’est demandé.

Préparer votre premier essai sur cette configuration

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.