Huấn luyện
Phân bổ bộ nhớ cho trọng số, trạng thái tối ưu hóa và hoạt động. Đào tạo đa GPU cũng cần kết nối phù hợp.
HOPPER · TRUNG TÂM DỮ LIỆU
80 GB bộ nhớ HBM3 cho các tác vụ yêu cầu bộ nhớ lớn. Lập kế hoạch đào tạo hoặc máy chủ suy luận phù hợp với mô hình, tập dữ liệu và cấu hình GPU.
Xem cấu hìnhMáy chủ của bạn
Bộ nhớ GPU là một phần của máy chủ. Xác định CPU, RAM hệ thống, lưu trữ và khu vực để kiểm tra cấu hình đầy đủ.
Khối lượng công việc
Phân bổ bộ nhớ cho trọng số, trạng thái tối ưu hóa và hoạt động. Đào tạo đa GPU cũng cần kết nối phù hợp.
Lập kế hoạch VRAM cho mô hình và bộ đệm KV cùng nhau. Độ dài ngữ cảnh và các yêu cầu đồng thời ảnh hưởng đến nhu cầu bộ nhớ.
Phù hợp độ chính xác số và yêu cầu phần mềm CUDA với tính toán của bạn trước khi chọn host.
VỊ TRÍ
Giữ tính toán gần dữ liệu và người dùng của bạn. Công suất được kiểm tra cho mô hình và vị trí đã chọn.
Có sẵn theo yêu cầu
Có sẵn theo yêu cầu
Có sẵn theo yêu cầu
So sánh
Các tải công việc CUDA đã thiết lập và huấn luyện mô hình
Inference LLM và tính toán khoa học đòi hỏi bộ nhớ cao
Mô phỏng, tạo hình ảnh và kết xuất
Thông số kỹ thuật tham khảo là H100 SXM 80 GB. Các biến thể PCIe và NVL khác nhau; phải xác nhận chính xác biến thể GPU trong cấu hình máy chủ.
Không. Trọng số, độ chính xác, hoạt động và cache chia sẻ ngân sách bộ nhớ. Kiểm tra framework của bạn và thử nghiệm công việc dự định.
Có, bao gồm số lượng GPU và yêu cầu kết nối trong yêu cầu của bạn. Công suất và kiến trúc cần xác nhận trước khi triển khai.
CẤU HÌNH CỦA BẠN
Chọn tài nguyên và thời gian vận hành. Chúng tôi sẽ xác nhận giá cho cấu hình của bạn.
Mỗi tài nguyên có cấu hình riêng đã liệt kê. Nhiều máy chủ GPU không tạo thành cụm NVLink. Các mức giá hàng tháng bao gồm toàn bộ kỳ thanh toán; không bao gồm lưu trữ và lưu lượng ngoài cấu hình.