Obuka
Dodijelite memoriju za težine, stanje optimizatora i aktivacije. Trening s više GPU-ova također zahtijeva odgovarajuću međusobnu povezanost.
HOPPER · CENTAR PODATAKA
80 GB HBM3 memorije za radne zadatke gdje memorijski budžet oblikuje arhitekturu. Planirajte trening ili inferencijski poslužitelj prema modelu, skupu podataka i topologiji GPU-a.
Pogledajte konfiguracijeVAŠ POSLUŽITELJ
Memorija GPU-a je dio poslužitelja. Odredite CPU, RAM, pohranu i regiju za provjeru potpune konfiguracije.
RADNA OPTEREĆENJA
Dodijelite memoriju za težine, stanje optimizatora i aktivacije. Trening s više GPU-ova također zahtijeva odgovarajuću međusobnu povezanost.
Planirajte VRAM za model i KV predmemoriju zajedno. Duljina konteksta i istovremeni zahtjevi utječu na potražnju za memorijom.
Uskladite numeričku preciznost i zahtjeve CUDA softvera s vašim izračunom prije odabira hosta.
LOKACIJA
Održavajte računanje blizu vaših podataka i korisnika. Kapacitet se provjerava za odabrani model i lokaciju.
Dostupno na zahtjev
Dostupno na zahtjev
Dostupno na zahtjev
UPOROĐENJE
Uspostavljeni CUDA radni opterećenja i treninzi modela
Memorijski zahtjevi za LLM inference i znanstveno računanje
Prototipiranje, generiranje slika i renderiranje
Specifikacija referentnog modela je H100 SXM 80 GB. PCIe i NVL varijante se razlikuju; točna GPU varijanta mora biti potvrđena u konfiguraciji poslužitelja.
Ne. Težine, preciznost, aktivacije i cache dijele proračun memorije. Provjerite svoj okvir i testirajte namijenjeno radno opterećenje.
Da, uključite broj GPU-a i zahtjeve za međusobnom povezanošću u vaš zahtjev. Kapacitet i topologija moraju biti potvrđeni prije implementacije.
VAŠA KONFIGURACIJA
Odaberite resurse i vrijeme rada. Potvrdit ćemo cijenu za vašu konfiguraciju.
Svaki resurs ima svoju navedenju konfiguraciju. Više GPU servera ne čini NVLink klaster. Mjesečne cijene pokrivaju cijeli obračunski period; pohrana i promet izvan konfiguracije nisu uključeni.