NVIDIA · Hopper
NVIDIA H200 SXM 141GB
大規模モデル、長いコンテキスト、高負荷のファインチューニング、メモリ負荷の高い AI 処理に適します。
- VRAM
- 141 GB
- メモリ
- HBM3e
- 帯域幅
- 4,800 GB/s
モデル別容量設計
利用可能な容量に応じたプラン
バージョン管理された見積り
AI 向け高性能 GPU クラウド
LLM 推論、ファインチューニング、マルチモーダル処理、コンピュータビジョン、研究向けに、データベース価格の GPU をレンタルできます。
マネージドモデルエンジニアリングは固定価格のモデル変換プロジェクトです。GPU ホスティングは別のインフラストラクチャサービスです。
6
公開中の GPU オプション
公開中の GPU オプション
6
価格付きレンタル GPU
価格付きレンタル GPU
730
月間の料金換算時間
月間の料金換算時間
AI ホスティングを探す
FusionPointAI / モデルエンジニアリング
先進モデルを本番環境向けに最適化
検証済みのモデルリリースを選び、必要な言語、ハードウェア、実行環境、提供方法に合わせて調整します。注文可能な各構成の正確な価格は、注文手続きに進む前に表示されます。
対象となるモデルのバージョンを選び、言語とGPUの設定を行ったうえで、パッケージのダウンロード、マネージドホスティング、またはその両方を選択できます。注文前に正確な価格を確認できます。
変換前検証済みリリース
機能ベース
機能ベース
変換量子化
蒸留
言語変換
蒸留
言語変換
変換後モデルパッケージをダウンロード
FusionPointAI でホスト
ダウンロード + ホスト
FusionPointAI でホスト
ダウンロード + ホスト
↓ 透明な価格設定 ↓
モデルファミリーを選択
検証済みのモデルファミリーから、バージョン、チェックポイント、量子化方式を絞り込めます。
GPU カタログと利用可能な容量
ワークロード別の推奨を実行する前に、計算器が対応するハードウェアを確認できます。カタログはリアルタイム容量および承認済み価格と分離されています。
NVIDIA · Hopper
NVIDIA H100 SXM 80GB
本番 LLM のサービング、70B クラスの量子化推論、高帯域なマルチ GPU 学習に適しています。
- VRAM
- 80 GB
- メモリ
- HBM3
- 帯域幅
- 3,350 GB/s
NVIDIA · Hopper
NVIDIA H100 PCIe 80GB
単一サーバーでの高性能推論、小規模なファインチューニング、Hopper をコスト効率よく利用する用途に適しています。
- VRAM
- 80 GB
- メモリ
- HBM2e
- 帯域幅
- 2,000 GB/s
NVIDIA · Ampere
NVIDIA A100 SXM 80GB
CUDA ワークロード、LoRA ファインチューニング、研究、安定した本番推論で実績があります。
- VRAM
- 80 GB
- メモリ
- HBM2e
- 帯域幅
- 2,039 GB/s
NVIDIA · Ada Lovelace
NVIDIA L40S 48GB
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。
- VRAM
- 48 GB
- メモリ
- GDDR6 ECC
- 帯域幅
- 864 GB/s
NVIDIA · Ada Lovelace
NVIDIA L4 24GB
小規模モデルの推論、埋め込み、再ランキング、開発、コスト重視の AI サービスに適します。
- VRAM
- 24 GB
- メモリ
- GDDR6
- 帯域幅
- 300 GB/s
検証済み GPU 在庫から選択
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。
NVIDIA H200 SXM 141GB
大規模モデル、長いコンテキスト、高負荷のファインチューニング、メモリ負荷の高い AI 処理に適します。
- VRAM
- 141 GB
- アーキテクチャ
- Hopper
- 価格
- USD 2,345
GPU サイジングの仕組み
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
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。
精度と量子化
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。
バージョン付き見積りロジック
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。
AI 向け GPU ホスティングのよくある質問
VRAM はどのように見積もりますか？
モデル重み、KV キャッシュ、ランタイム領域、バッチ処理、負荷オーバーヘッド、安全余裕を組み合わせます。
学習は推論と別に見積もりますか？
はい。ファインチューニングと学習には勾配、オプティマイザ状態、アクティベーション、トポロジ制約を含みます。
独自モデルを使えますか？
はい。パラメータ数とアーキテクチャを入力でき、信頼度の低い見積りは明記されます。
推奨結果はベンチマークですか？
いいえ。推定結果と実測ベンチマークデータは別に表示されます。
利用不可の GPU を購入できますか？
いいえ。利用不可のハードウェアはカタログに残せますが、即時購入可能な在庫としては提供されません。
価格はどのように決まりますか？
コストと市場情報を確認した承認済み価格を表示し、それ以外は見積り依頼となります。