Trening
Allokér minne til vekter, optimaliseringsstatus og aktiver. Flerspors-trening krever også en egnet kobling.
HOPPER · DATACENTER
80 GB HBM3-minne for arbeidsbelastninger der minnebudsjettet former arkitekturen. Planlegg trenings- eller inferensserver rundt modellen, datasettet og GPU-topologien.
Se konfigurasjonerDIN SERVER
GPU-minne er en del av serveren. Spesifiser CPU, system-RAM, lagring og region for å sjekke den komplette konfigurasjonen.
ARBEIDSLASTER
Allokér minne til vekter, optimaliseringsstatus og aktiver. Flerspors-trening krever også en egnet kobling.
Planlegg VRAM for modellen og KV-cache sammen. Kontekstlengde og samtidige forespørsler påvirker minnebehovet.
Match numerisk presisjon og CUDA-programvarekrav før du velger vert.
STED
Hold beregning nær dataene og brukerne. Kapasitet sjekkes for valgt modell og plassering.
Tilgjengelig på forespørsel
Tilgjengelig på forespørsel
Tilgjengelig på forespørsel
Sammenlign
Etablert CUDA-arbeidsbelastning og modelltrening
Minneintensiv LLM-inferens og vitenskapelig databehandling
Prototyping, bildeskapning og rendering
Referansespesifikasjonen er H100 SXM 80 GB. PCIe- og NVL-varianten skiller seg; den nøyaktige GPU-varianten må bekreftes i serverkonfigurasjonen.
Nei. Vekter, presisjon, aktivasjoner og cache deler minnebudsjettet. Sjekk rammeverket ditt og test den tiltenkte arbeidsbelastningen.
Ja, inkluder GPU-antall og interconnect-krav i forespørselen. Kapasitet og topologi må bekreftes før distribusjon.
DIN KONFIGURASJON
Velg ressurser og driftstid. Vi bekrefter prisen for konfigurasjonen din.
Hver ressurs har sin egen oppførte konfigurasjon. Flere GPU-servere danner ikke en NVLink-klynge. Månedlige priser dekker hele faktureringsperioden; lagring og trafikk utenfor konfigurasjonen er ikke inkludert.