પ્રશિક્ષણ
વજન, ઓપ્ટિમાઇઝર સ્ટેટ અને સક્રિયતાઓ માટે મેમરી ફાળવો. મલ્ટી-GPU તાલીમ માટે યોગ્ય ઇન્ટરકનેક્ટ પણ જરૂરી છે.
હોપર · ડેટા સેન્ટર
80 GB HBM3 મેમરી તે વર્કલોડ માટે જ્યાં મેમરી બજેટ આર્કિટેક્ચર નિર્ધારિત કરે છે. તમારા ટ્રેનિંગ અથવા ઇન્ફરન્સ સર્વરને મોડેલ, ડેટાસેટ અને GPU ટોપોલોજી અનુસાર યોજના બનાવો.
રૂપરેખાંકનો જુઓતમારું સર્વર
GPU મેમરી સર્વરનો એક ભાગ છે. સંપૂર્ણ રૂપરેખાંકન તપાસવા CPU, સિસ્ટમ RAM, સ્ટોરેજ અને પ્રદેશ નિર્દિષ્ટ કરો.
વર્કલોડ્સ
વજન, ઓપ્ટિમાઇઝર સ્ટેટ અને સક્રિયતાઓ માટે મેમરી ફાળવો. મલ્ટી-GPU તાલીમ માટે યોગ્ય ઇન્ટરકનેક્ટ પણ જરૂરી છે.
મોડેલ અને KV કેશ માટે VRAM ની યોજના સાથે બનાવો. સંદર્ભ લંબાઈ અને સમકક્ષ વિનંતીઓ મેમરી માંગને પ્રભાવિત કરે છે.
હોસ્ટ પસંદ કરતા પહેલા તમારા ગણતરી માટે સંખ્યાત્મક ચોકસાઈ અને CUDA સોફ્ટવેર જરૂરિયાતો મેળવો.
સ્થાન
તમારા ડેટા અને વપરાશકર્તાઓની નજીક કમ્પ્યુટ રાખો. પસંદ કરેલા મોડેલ અને સ્થાન માટે ક્ષમતા તપાસવામાં આવે છે.
વિનંતી પર ઉપલબ્ધ
વિનંતી પર ઉપલબ્ધ
વિનંતી પર ઉપલબ્ધ
તુલના કરો
સ્થાપિત CUDA વર્કલોડ્સ અને મોડેલ તાલીમ
મેમરી-ગહન LLM અનુમાન અને વૈજ્ઞાનિક ગણતરી
પ્રોટોટાઇપિંગ, છબી જનરેશન અને રેન્ડરિંગ
સંદર્ભ સ્પષ્ટીકરણ H100 SXM 80 GB છે. PCIe અને NVL વેરિઅન્ટમાં તફાવત છે; ચોક્કસ GPU વેરિઅન્ટ સર્વર રૂપરેખામાં પુષ્ટિ કરવી આવશ્યક છે.
ના. વજન, પ્રિસિઝન, સક્રિયતાઓ અને કેશ મેમરી બજેટ શેર કરે છે. તમારા ફ્રેમવર્કની તપાસ કરો અને ઇચ્છિત કાર્યભારનું પરીક્ષણ કરો.
હા, તમારી વિનંતીમાં GPU ગણતરી અને ઇન્ટરકનેક્ટ જરૂરિયાતો શામેલ કરો. ક્ષમતા અને ટોપોલોજી તૈનાતી પહેલાં પુષ્ટિ જરૂરી છે.
તમારું કન્ફિગરેશન
સંસાધનો અને કાર્ય સમય પસંદ કરો. અમે તમારી રૂપરેખા માટે કિંમતની પુષ્ટિ કરીશું.
દરેક સંસાધનની પોતાની સૂચિબદ્ધ રૂપરેખા હોય છે. બહુ GPU સર્વરો NVLink ક્લસ્ટર બનાવતા નથી. માસિક દરો સંપૂર્ણ બિલિંગ સમયગાળાને આવરી લે છે; રૂપરેખા બહાર સ્ટોરેજ અને ટ્રાફિક શામેલ નથી.