7B/8B-Inferenz
Empfohlen
NVIDIA · Hopper
NVIDIA H100 PCIe 80GB
Stark für quantisierte 70B-Inferenz, LoRA-Fine-Tuning und Serving mit hohem Durchsatz.
Monatliche Miete
USD 1,579/Monat
~ USD 2.16/Stunde basierend auf einem 730-Stunden-Monat
Verfügbarkeit: Limited capacity
GPUs vergleichenTechnische Daten
Identität
| Anbieter | NVIDIA |
|---|---|
| Modell | NVIDIA H100 PCIe 80GB |
| SKU | H100 PCIe |
| Architecture | Hopper |
| Hardwareklasse | datacenter gpu |
Speicher
| VRAM | 80 GB |
|---|---|
| Speichertyp | HBM2e |
| Speicherbandbreite | 2000 GB/s |
Rechenleistung
| Präzision | Dicht | Mit spärlicher Ausführung |
|---|---|---|
| FP64 | 26 TFLOPS | — |
| FP64 Tensor | 51 TFLOPS | — |
| FP32 | 51 TFLOPS | — |
| TF32 Tensor | 378 TFLOPS | 756 TFLOPS |
| BF16 Tensor | 756.5 TFLOPS | 1513 TFLOPS |
| FP16 Tensor | 756.5 TFLOPS | 1513 TFLOPS |
| FP8 Tensor | 1513 TFLOPS | 3026 TFLOPS |
| INT8 Tensor | 1513 TOPS | 3026 TOPS |
Plattform
| Formfaktor / Schnittstelle | PCIe dual-slot accelerator card |
|---|---|
| Interface | PCIe Gen5 x16 |
| TDP | 350 W |
| NVLink | 600 GB/s NVLink Bridge |
| NVSwitch | Nicht unterstützt |
| MIG | Bis zu 7 MIGs @ 10 GB |
| Max. GPUs pro Knoten | 8 |
Software
| CUDA | Unterstützt |
|---|---|
| Verifizierung | OFFICIAL_VENDOR |
| Quelle | www.nvidia.com |
Workload-Eignung
- LLM-InferenzSehr gut
- LLM-Fine-TuningSehr gut
- Vollständiges TrainingSehr gut
- Bild- / VideogenerierungSehr gut
- Embeddings / RerankingAusgezeichnet
Frameworks
- PyTorch
- TensorFlow
- JAX
- Hugging Face
- vLLM
- TensorRT
- ONNX Runtime
- CUDA
Modellkompatibilität
13B/14B-Inferenz
Empfohlen mit Quantisierung oder FP16/BF16-Headroom-Prüfung
30B/32B-Inferenz
Empfohlen mit Quantisierung für Produktions-Headroom
65B/70B-Inferenz
Empfohlen für quantisierte Inferenz; Kontext und Parallelität prüfen
Fine-Tuning
Geeignet für LoRA/QLoRA; vollständiges Fine-Tuning hängt von Modellgröße und Topologie ab
Großes Training
Multi-GPU-Knoten mit hoher Bandbreite verwenden
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FAQ zum KI-GPU-Hosting
Eignet sich diese GPU für LLM-Inferenz?
Die Eignung hängt von Modellgröße, Präzision, Kontextlänge und Parallelität ab. Nutzen Sie den Empfehlungsrechner mit Reserve.
Wie wird der Monatspreis berechnet?
Der öffentliche Monatspreis ist die genehmigte Preisversion. Der Stundenwert wird aus 730 Monatsstunden abgeleitet.
Kann ich mehrere GPUs mieten?
Multi-GPU-Konfigurationen sind möglich, wenn Inventar und Knotentopologie es erlauben.