Обучение моделей
Заложите память для весов, состояния оптимизатора и активаций. Для нескольких GPU отдельно выбирается межсоединение.
HOPPER · DATA CENTER
80 GB памяти HBM3 для задач, где объём памяти определяет архитектуру. Подберите сервер для обучения или инференса под модель, данные и топологию GPU.
К конфигурациямВАШ СЕРВЕР
Видеопамять — часть конфигурации. Укажите CPU, оперативную память, диск и регион для подбора сервера целиком.
СЦЕНАРИИ
Заложите память для весов, состояния оптимизатора и активаций. Для нескольких GPU отдельно выбирается межсоединение.
Рассчитывайте VRAM вместе для модели и KV-кэша. Длина контекста и число параллельных запросов влияют на объём памяти.
Сверьте численную точность и требования CUDA-приложения с задачей, затем подберите ресурсы сервера.
РАЗМЕЩЕНИЕ
Размещайте вычисления ближе к данным и пользователям. Мощности проверяются для выбранной модели и региона.
Доступность по запросу
Доступность по запросу
Доступность по запросу
СРАВНИТЬ
Задачи CUDA и обучение моделей
Инференс LLM с большим объёмом памяти и научные вычисления
Прототипирование, генерация изображений и рендеринг
В основе страницы — H100 SXM 80 GB. PCIe и NVL отличаются: точная версия GPU подтверждается в конфигурации сервера.
Нет. Веса, точность вычислений, активации и кэш используют общую память. Сверьте требования фреймворка и протестируйте нагрузку.
Да, укажите число GPU и требования к межсоединению в запросе. Наличие мощностей и топология подтверждаются до развёртывания.
ВАША КОНФИГУРАЦИЯ
Выберите ресурсы и время работы. Мы уточним стоимость вашей конфигурации.
Каждый ресурс имеет отдельную конфигурацию. Несколько GPU-серверов не образуют NVLink-кластер. Месячный тариф оплачивается целиком; дополнительные диски и трафик в расчёт не входят.