NVIDIA A100 SXM 80GB
USD 120.003 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 80 GB
配置 3 天查看完整详情Location GPU / NVIDIA A100 SXM 80GB
A100 SXM 80 GB：为您的机器学习实验方案留出空间。
为你的 ML 流程每块卡配足 80 GB。IteraGPU 出租 A100 SXM，让你复现 Ampere 基准、对比自己的适配方案，并选择一个能覆盖试验与评估的时长。
低至 USD 120.003 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 80 GB
加密货币支付，无需 KYC。需要账户：名字、姓氏、邮箱和密码。无需 KYC 程序，也无需身份证件。
您的租赁3 / 7 / 30 天
NVIDIA A100 SXM 80GB
包含 1 块 GPU · 每块 80 GB · HBM2e
套餐总计 · 3 天
USD 120.00有 78 张卡可用。
租用此配置- 每批 GPU 数量
- 1
- 每块 GPU 的内存
- 80 Go
- 内存类型
- HBM2e
- 可用批次
- 78
选择您的训练活动时长。
价格为整批的美元价；配置器中可选 1 至 10 批。总计为套餐单价乘以批数，不含自动续期。
为完整训练循环选择 80 GB，而不只是装下权重
A100 SXM 适合用来复现某套训练配方、评估一次适配，并在同一硬件上对比多个变体。它每块卡 80 GB，比 48 GB 的配置留有更大余量；而实际收益取决于你训练步骤和评估过程中的峰值占用。
按你的方法把权重、激活、梯度和优化器的需求相加。对于只训练少量参数的适配，激活占用仍需计入。如果你的负载在 48 GB 内已有充足余量，在购买套餐前也可以先对比一下 RTX A6000。
你直接使用加密货币支付租金，无需强制充值，也无需 KYC 或身份证明。下单账户仅需名、姓、邮箱和密码。
- 配方已围绕 Ampere 构建：保留其版本与数值设定，以建立你的基准。
- 负载受限于 48 GB：在选定 80 GB 之前，先考察完整训练循环的峰值占用和目标 microbatch。
- 与 H100 SXM 对比：显存容量同样是每块卡 80 GB；请对比成本以及你自己负载的实测结果。
示例活动 · 7 天
用一周时间复现基准并检验一次适配
一份 A100 SXM 套餐预计花费 USD 280.00，即一块 80 GB GPU 使用 7 天。准备好起始 checkpoint 和评估数据集，然后把时间分配给复现基准、试验一次适配、评估和导出。套餐锁定的是租用预算；能完成多少次试验取决于每次实测的耗时。
USD 280.00
7 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 80 GB
配置此 7 天套餐可根据您的负载进行比较的两个替代方案。
NVIDIA H100 SXM 80GB
USD 475.007 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 80 GB
如果你想在保持每块 GPU 80 GB 的同时考察更新一代产品，可以对比此项。但换用 H100 本身并不能解决显存需求超过 80 GB 的问题。
配置 7 天查看完整详情NVIDIA RTX A6000 48GB
USD 82.007 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 48 GB
如果你的训练和评估能在 48 GB 内留有充足余量，可以考虑此项。请对比套餐价格，以及这一 Ampere 配置对你所用 CUDA 扩展的支持情况。
配置 7 天查看完整详情直接用加密货币支付您的租用费用。
直接付款，无需预先充值，例如使用 Bitcoin 上的 BTC 或 Tron 上的 USDT。需要账户：名字、姓氏、邮箱和密码。无需 KYC 程序，也无需身份证件。
查看资产、网络和支付条件选择您的租赁方案：实用的解答。
为什么要选 A100 SXM 来做一轮微调？
IteraGPU 的 A100 SXM 在单块卡上提供 80 GB HBM2e。当你的适配超出 48 GB 容量，或希望保留 Ampere 基准时，它是合适之选。显存需求取决于方法、可训练参数和样本长度；仅凭模型名称不足以做选择。
一份 A100 SXM 套餐需要多少预算？
一份 IteraGPU 套餐包含一块 80 GB 的 A100 SXM。整份套餐价格为 3 天 USD 120.00、7 天 USD 280.00 或 30 天 USD 990.00。若需多份套餐，用套餐价乘以所选份数即可；这些金额不是按天计价。
我可以把 80 GB 只留给模型权重吗？
不可以。运行时还需要显存用于激活、缓冲区，以及在训练场景下的梯度和优化器状态。要评估整套配方的峰值占用，包括评估和保存环节，再判断 80 GB 的 A100 是否合适。
A100 还是 H100 SXM：如果受显存限制该选哪个？
IteraGPU 的两个产品页都提供每块 GPU 80 GB。因此 H100 SXM 并不比 A100 SXM 提供更大的容量。如果你的运行超出这一容量，请考虑每块卡显存更大的配置，或调整配方；如果装得下，就在同一任务上对比套餐价格和你自己的实测数据。
您的方案 / 您的测量
准备一场可供比较的训练活动。
先重建实验，再改进它
收集起始检查点、数据版本、训练/验证划分以及确切的参数。第一次运行应回答一个简单问题：能否得到与预期方案一致的结果？保留 Python、PyTorch 和 CUDA 版本以及数值选项。固定随机种子便于跟踪，但未必能让两个不同环境逐位一致。
构建完整的 80 GB 预算
训练占用的不只是权重。为反向传播保留的激活值和优化器状态，可能决定可用的微批次大小。请测试一个真实步骤，再测试评估和保存，因为它们的占用可能不同。激活检查点用一部分内存换取额外的计算：在推广之前，先在自己的步骤时长上比较其成本。
Ampere 提供了 BF16 和 TF32 等运算。请明确说明你的软件所使用的格式，而不是假设某个默认配置在两个版本之间保持不变。当这些选择被明确列出时，数值对比也更容易复核。
让 A100 成为有用的对比基准
H100 SXM 让你可以在同样的 80 GB 容量下研究更新一代的硬件。请衡量达到目标指标所需的成本，而不仅仅是单步成本。如果你的负载能轻松装进 48 GB，A40 或 RTX A6000 也可以纳入测试方案。无论如何，都要核实你的 CUDA 项目编译扩展所针对的架构。
组织重复实验与预订
三天足以重建一个基线并测试一次恢复。七天可以为多个随机种子或消融实验提供窗口。三十天适合有定期保存和最终导出的结构化系列实验。先准备好你的实验清单，选择时长和显卡数量，再填写订单信息。完成加密货币转账后，用「我已付款」进行标记，即可在你的空间中查看该订单。
在此配置上准备您的首次试用
GPU 规格表描述的是一种能力。这些方法帮助您在自己的工作负载上确定输入、调优和目标校验结果。
您的活动，您的时长。
NVIDIA A100 SXM 80GB · USD 120.00 换 3 天 · 1 批 · 1 GPU · 每块 GPU 80 GB。