Obuka
Dodelite memoriju za težine, stanje optimizatora i aktivacije. Trening sa više GPU-ova takođe zahteva odgovarajuću međuvezu.
ХОПЕР · ПОДАТАЧНИ ЦЕНТАР
80 GB HBM3 memorije za radne opterećenja gde memorijski budžet oblikuje arhitekturu. Planirajte obuku ili server za inferencu u skladu sa modelom, skupom podataka i topologijom GPU-a.
Pregled konfiguracijaВАШ СЕРВЕР
Memorija GPU-a je deo servera. Navedi CPU, RAM, skladište i region za kompletnu konfiguraciju.
РАДНИ НАПОРАВЉАЈИ
Dodelite memoriju za težine, stanje optimizatora i aktivacije. Trening sa više GPU-ova takođe zahteva odgovarajuću međuvezu.
Planirajte VRAM za model i KV keš zajedno. Dužina konteksta i paralelni zahtevi utiču na potrošnju memorije.
Uskladite numeričku preciznost i softverske zahteve CUDA-e sa vašim proračunom pre odabira hosta.
ЛОКАЦИЈА
Održavajte računanje blizu vaših podataka i korisnika. Kapacitet se proverava za odabrani model i lokaciju.
Dostupno na zahtev
Dostupno na zahtev
Dostupno na zahtev
УПОРЕДИ
Uspostavljeni CUDA radni tokovi i obuka modela
Memorijski zahtev za LLM inferencu i naučna računanja
Prototipiranje, generisanje slika i renderovanje
Specifikacija referentnog modela je H100 SXM 80 GB. PCIe i NVL varijante se razlikuju; tačna GPU varijanta mora biti potvrđena u konfiguraciji servera.
Ne. Težine, preciznost, aktivacije i keš dele budžet memorije. Proverite svoj okvir i testirajte planirano radno opterećenje.
Da, uključite broj GPU i zahteve za interkonekciju u vašem zahtevu. Kapacitet i topologija zahtevaju potvrdu pre implementacije.
ВАША КОНФИГУРАЦИЈА
Изаберите ресурсе и време рада. Потврдићемо цену за вашу конфигурацију.
Svaki resurs ima svoju listu konfiguracija. Više GPU servera ne formira NVLink klaster. Mesečne cene pokrivaju celokupni period naplate; skladištenje i saobraćaj van konfiguracije nisu uključeni.