శిక్షణ
భారాలు, ఆప్టిమైజర్ స్థితి మరియు యాక్టివేషన్ల కోసం మెమరీ కేటాయించండి. మల్టీ-GPU శిక్షణకు సరైన ఇంటర్‌కనెక్ట్ కూడా అవసరం.
హాపర్ · డేటా సెంటర్
కఠినమైన AI పనుల కోసం NVIDIA H100
స్మృతి బడ్జెట్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఆకారంలోకి తీసుకునే వర్క్‌లోడ్స్ కోసం 80 GB HBM3 మెమరీ. మోడల్, డేటాసెట్ మరియు GPU టోపాలజీ ఆధారంగా మీ శిక్షణ లేదా ఇన్ఫరెన్స్ సర్వర్‌ను ప్లాన్ చేయండి.
కాన్ఫిగరేషన్లను వీక్షించండిమీ సర్వర్
మీ వర్క్‌లోడ్ చుట్టూ నిర్మించండి
GPU మెమరీ సర్వర్ యొక్క ఒక భాగం. పూర్తి కాన్ఫిగరేషన్ తనిఖీ కోసం CPU, సిస్టమ్ RAM, నిల్వ మరియు ప్రాంతాన్ని పేర్కొనండి.
- మోడల్ పరిమాణం మరియు మెమరీ బడ్జెట్
- CPU, RAM మరియు డేటాసెట్ నిల్వ
- ప్రాంతం మరియు డిప్లాయ్‌మెంట్ అవసరాలు
వర్క్‌లోడ్లు
మెమరీ అత్యంత ముఖ్యం అయినప్పుడు
LLM ఇన్ఫరెన్స్
మోడల్ మరియు KV క్యాష్ కోసం VRAM ప్రణాళిక చేయండి. సందర్భం పొడవు మరియు సమకాలీన అభ్యర్థనలు మెమరీ డిమాండ్‌ను ప్రభావితం చేస్తాయి.
శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్
మీ లెక్కింపుకు ముందు సంఖ్యా ఖచ్చితత్వం మరియు CUDA సాఫ్ట్‌వేర్ అవసరాలను సరిపోల్చి హోస్ట్‌ను ఎంచుకోండి.
స్థానం
మీ వర్క్‌లోడ్ కోసం ఒక ప్రాంతాన్ని ఎంచుకోండి
మీ డేటా మరియు వినియోగదారులకు దగ్గరగా కంప్యూట్ ఉంచండి. ఎంపిక చేసిన మోడల్ మరియు ప్రాంతానికి సామర్థ్యం తనిఖీ చేయబడుతుంది.
యూరోప్
అభ్యర్థనపై అందుబాటు
అమెరికా సంయుక్త రాష్ట్రాలు
అభ్యర్థనపై అందుబాటు
ఆసియా
అభ్యర్థనపై అందుబాటు
తులనాత్మకంగా చూడండి
వేరే మెమరీ బడ్జెట్‌ను పరిగణించండి
అంపేర్80 GB
NVIDIA A100
స్థాపించబడిన CUDA వర్క్‌లోడ్లు మరియు మోడల్ శిక్షణ
- మెమరీ
- HBM2e
- స్థితి
- అభ్యర్థనపై
అభ్యర్థనపై ధరకాన్ఫిగరేషన్ మరియు ప్రాంతం నిర్ధారించబడాలి
మోడల్‌ను అన్వేషించండి హాపర్141 GB
NVIDIA H200
మెమరీ-తీవ్ర LLM ఇన్ఫరెన్స్ మరియు శాస్త్రీయ కంప్యూటింగ్
- మెమరీ
- HBM3e
- స్థితి
- అభ్యర్థనపై
అభ్యర్థనపై ధరకాన్ఫిగరేషన్ మరియు ప్రాంతం నిర్ధారించబడాలి
మోడల్‌ను అన్వేషించండి అడా లవ్లేస్24 GB
NVIDIA RTX 4090
ప్రోటోటైపింగ్, చిత్రం ఉత్పత్తి మరియు రేండరింగ్
- మెమరీ
- GDDR6X
- స్థితి
- అభ్యర్థనపై
అభ్యర్థనపై ధరకాన్ఫిగరేషన్ మరియు ప్రాంతం నిర్ధారించబడాలి
మోడల్‌ను అన్వేషించండి ఏ H100 వేరియంట్‌ను వివరించారు?
సూచిక H100 SXM 80 GB. PCIe మరియు NVL వేరియంట్లు భిన్నంగా ఉంటాయి; ఖచ్చితమైన GPU వేరియంట్ సర్వర్ కాన్ఫిగరేషన్‌లో నిర్ధారించాలి.
80 GB నా మోడల్ సరిపోతుందని హామీ ఇస్తుందా?
లేదు. బరువులు, ఖచ్చితత్వం, యాక్టివేషన్లు మరియు క్యాషే మెమరీ బడ్జెట్‌ను పంచుకుంటాయి. మీ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను తనిఖీ చేసి ఉద్దేశించిన పని లోడ్‌ను పరీక్షించండి.
నేను అనేక GPUలను అభ్యర్థించగలనా?
అవును, మీ అభ్యర్థనలో GPU సంఖ్య మరియు ఇంటర్‌కనెక్ట్ అవసరాలను చేర్చండి. సామర్థ్యం మరియు టోపాలజీని అమలు ముందు నిర్ధారించాలి.
మీ కాన్ఫిగరేషన్
ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ కోట్‌ను అభ్యర్థించండి
వనరులు మరియు ఆపరేటింగ్ సమయాన్ని ఎంచుకోండి. మీ కాన్ఫిగరేషన్‌కు ధరను మేము నిర్ధారిస్తాము.
ప్రతి వనరు దాని స్వంత జాబితా కాన్ఫిగరేషన్ కలిగి ఉంటుంది. బహుళ GPU సర్వర్లు NVLink క్లస్టర్‌ను ఏర్పరచవు. నెలవారీ రేట్లు పూర్తి బిల్లింగ్ కాలాన్ని కవర్ చేస్తాయి; కాన్ఫిగరేషన్ వెలుపల నిల్వ మరియు ట్రాఫిక్ చేర్చబడలేదు.