NVIDIA H200 SXM 141GB
Idéal pour grands modèles, longs contextes, fine-tuning lourd et charges IA très consommatrices de mémoire.
- VRAM
- 141 GB
- Mémoire
- HBM3e
- Bande passante
- 4,800 GB/s
Louez des GPU tarifés en base de données pour l’inférence LLM, le fine-tuning, les charges multimodales, la vision par ordinateur et la recherche.
Browse hardware the calculator understands before running a workload-specific recommendation. Catalogue entries are separate from live capacity and approved pricing.
Idéal pour grands modèles, longs contextes, fine-tuning lourd et charges IA très consommatrices de mémoire.
Adapté à l’inférence 70B quantifiée, au fine-tuning LoRA et au service à haut débit.
Adapté à l’inférence 70B quantifiée, au fine-tuning LoRA et au service à haut débit.
Adapté à l’inférence 70B quantifiée, au fine-tuning LoRA et au service à haut débit.
Équilibré pour LLM moyens, génération d’images, vision par ordinateur et inférence de production optimisée.
Efficace pour petits modèles, embeddings, reranking, développement et services IA sensibles au coût.
Utilisez le catalogue pour choisir le matériel, puis le recommandateur lorsque la taille du modèle, le contexte ou le budget comptent.
Idéal pour grands modèles, longs contextes, fine-tuning lourd et charges IA très consommatrices de mémoire.
Le calculateur estime les poids du modèle, le cache KV, l’espace d’exécution, la surcharge de charge et la marge de production avant de filtrer l’inventaire.
L’inférence et l’entraînement sont dimensionnés séparément. L’entraînement inclut l’état optimiseur, les gradients ou adaptateurs, les activations, l’espace d’exécution et la topologie.
Une précision plus basse peut réduire la mémoire des poids, mais les métadonnées de quantification, l’espace d’exécution et les limites techniques restent applicables.
Les demandes de devis sont liées au snapshot de modèle, à la version du calculateur, à la configuration sélectionnée et à la version de prix.
L’estimation combine poids du modèle, cache KV, espace d’exécution, lots, surcharge de charge et marge de sécurité.
Oui. Fine-tuning et entraînement incluent gradients, état optimiseur, activations et contraintes de topologie.
Oui. Indiquez le nombre de paramètres et l’architecture ; les estimations moins certaines sont signalées.
No. Estimated results and measured benchmark data are labelled separately.
No. Unavailable hardware can remain in the catalogue, but it is not offered as immediately purchasable inventory.
Approved prices are shown where cost and market inputs have been reviewed. Otherwise the offer remains request-quote.