NVIDIA H200 SXM 141GB
大規模モデル、長いコンテキスト、重いファインチューニング、高メモリ AI ワークロードに適します。
- VRAM
- 141 GB
- メモリ
- HBM3e
- 帯域幅
- 4,800 GB/s
Browse hardware the calculator understands before running a workload-specific recommendation. Catalogue entries are separate from live capacity and approved pricing.
大規模モデル、長いコンテキスト、重いファインチューニング、高メモリ AI ワークロードに適します。
量子化 70B 推論、LoRA ファインチューニング、高スループット serving に適します。
量子化 70B 推論、LoRA ファインチューニング、高スループット serving に適します。
量子化 70B 推論、LoRA ファインチューニング、高スループット serving に適します。
中規模 LLM、画像生成、コンピュータビジョン、コスト重視の本番推論に適します。
小規模モデル推論、embedding、reranking、開発、コスト重視の AI サービスに適します。
ハードウェア選定にはカタログを使い、モデルサイズ、コンテキスト、予算が重要な場合は推奨機能を使います。
大規模モデル、長いコンテキスト、重いファインチューニング、高メモリ AI ワークロードに適します。
計算器はモデル重み、KV キャッシュ、ランタイム領域、ワークロードのオーバーヘッド、本番余裕を見積もってから在庫を絞り込みます。
推論と学習は別々にサイズ計算されます。学習ではオプティマイザ状態、勾配またはアダプタ、アクティベーション、作業領域、トポロジ制約を含みます。
低い精度は重みメモリを減らせますが、量子化メタデータ、ランタイム領域、技術的制約は残ります。
見積り依頼はモデルスナップショット、計算器バージョン、選択構成、価格バージョンに固定されます。
The estimator combines model weights, KV cache, runtime workspace, batching, workload overhead and safety headroom.
Yes. Fine-tuning and training include gradients, optimiser state, activations and topology constraints.
Yes. You can enter parameter count and architecture details; lower-confidence estimates are labelled.
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.