प्रशिक्षण
वजन, ऑप्टिमायझर स्थिती आणि सक्रियतेसाठी स्मृती वाटप करा. मल्टी-GPU प्रशिक्षणासाठी योग्य इंटरकनेक्ट आवश्यक आहे.
हॉपपर · डेटा सेंटर
80 GB HBM3 स्मृतीसाठी, जिथे स्मृती बजेट आर्किटेक्चर तयार करते. आपले प्रशिक्षण किंवा इनफरन्स सर्व्हर मॉडेल, डेटासेट आणि GPU टोपोलॉजीच्या आसपास नियोजित करा.
कॉन्फिगरेशन पहाआपला सर्व्हर
GPU मेमरी ही सर्व्हरची एक भाग आहे. संपूर्ण कॉन्फिगरेशन तपासण्यासाठी CPU, सिस्टम RAM, संग्रहण आणि प्रदेश निर्दिष्ट करा.
वर्कलोड्स
वजन, ऑप्टिमायझर स्थिती आणि सक्रियतेसाठी स्मृती वाटप करा. मल्टी-GPU प्रशिक्षणासाठी योग्य इंटरकनेक्ट आवश्यक आहे.
मॉडेल आणि KV कॅशसाठी VRAM योजना करा. संदर्भ लांबी आणि समांतर विनंत्या स्मृतीची मागणी प्रभावित करतात.
आपल्या गणनेपूर्वी संख्यात्मक अचूकता आणि CUDA सॉफ्टवेअर आवश्यकतांशी जुळवा.
स्थान
आपल्या डेटा आणि वापरकर्त्यांजवळ गणना ठेवा. क्षमता निवडलेल्या मॉडेल आणि स्थानासाठी तपासली जाते.
मागणीवर उपलब्धता
मागणीवर उपलब्धता
मागणीवर उपलब्धता
तुलना करा
स्थापित CUDA वर्कलोड आणि मॉडेल प्रशिक्षण
मेमरी-आधारित LLM अनुमान आणि वैज्ञानिक संगणना
प्रोटोटायपिंग, प्रतिमा निर्मिती आणि रेंडरिंग
संदर्भ तपशील H100 SXM 80 GB आहे. PCIe आणि NVL व्हेरिएंट वेगळे असतात; अचूक GPU व्हेरिएंट सर्व्हर कॉन्फिगरेशनमध्ये निश्चित करणे आवश्यक आहे.
नाही. वजन, अचूकता, सक्रियता आणि कॅशे मेमरी बजेट शेअर करतात. आपला फ्रेमवर्क तपासा आणि अपेक्षित कार्यभार चाचणी करा.
हो, GPU संख्या आणि इंटरकनेक्ट आवश्यकताही तुमच्या विनंतीमध्ये समाविष्ट करा. क्षमता आणि टोपोलॉजीची पुष्टी होण्यापूर्वी आवश्यक आहे.
तुमची संरचना
संसाधने आणि कार्यकाळ निवडा. तुमच्या संरचनेसाठी आम्ही किंमत पुष्टी करू.
प्रत्येक संसाधनाची आपली सूचीबद्ध कॉन्फिगरेशन आहे. अनेक GPU सर्व्हर NVLink क्लस्टर तयार करत नाहीत. मासिक दर संपूर्ण बिलिंग कालावधीसाठी आहेत; संग्रहण आणि ट्रॅफिक ही कॉन्फिगरेशनबाह्य आहे.