[Page de référence]() # H100 SXM : 80 Go pour élargir votre projet PyTorch. Votre projet a besoin de plus de mémoire sur une seule carte. Louez chez Kernodeck un NVIDIA H100 SXM 80GB, avec 80 Go par GPU pour une application compatible avec Hopper. Le forfait de 3 jours coûte 203,57 USD pour 1 lot de 1 GPU : une option à examiner lorsque 48 Go limitent votre scénario. - 80 Go sur une carte - Pour vos projets compatibles Hopper - Prix complet sur 3, 7 ou 30 jours [Configurer le H100 SXM · 7 jours]() Chez Kernodeck, aucune pièce d’identité ni procédure KYC dans ce parcours de location GPU. Compte requis : prénom, nom, email et mot de passe ; cela ne signifie pas anonymat. Location NVIDIA H100 SXM 80GB Passez à 80 Go par carte en gardant le coût de votre période visible. ## Faits essentiels | Fait | Détail | | --- | --- | | Votre configuration | NVIDIA H100 SXM 80GB : 1 lot de 1 GPU, 80 Go par GPU. | | Vos forfaits | 3 jours : 203,57 USD ; 7 jours : 475,00 USD ; 30 jours : 1 690,00 USD. Prix USD pour le lot entier, toutes ses cartes comprises. | | Disponibilité | 63 lots déclarés. Quantités déclarées par modèle dans les offres. Elles ne réservent pas une disponibilité future ni une date de mise à disposition. Pays d’hébergement et zone desservie à confirmer avant achat si votre projet les impose. | | Sans KYC | Chez Kernodeck, aucune pièce d’identité ni procédure KYC dans ce parcours de location GPU. Compte requis : prénom, nom, email et mot de passe ; cela ne signifie pas anonymat. | | Préparation | Ubuntu, PyTorch, Blender ou demande personnalisée. Versions, CPU, RAM, stockage, réseau et mode d’accès à confirmer selon le projet ; leur inclusion ne se déduit pas du modèle GPU. | | Prix et conditions | Montants USD pour le lot et toute la période. Statut fiscal et frais éventuels à confirmer dans les conditions applicables. | ## Forfaits disponibles Prix total en USD pour un lot et toute la période. La mémoire est indiquée par GPU ; le stock déclaré est exprimé en lots. | Modèle | Mémoire par GPU | GPU par lot | Durée | Lots | Prix total | Stock déclaré en lots | Situation | Configuration | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 3 jours | 1 | 203,57 USD | 63 | Le lot complet pendant 3 jours. | [Configurer ce forfait]() | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 7 jours | 1 | 475,00 USD | 63 | Le lot complet pendant 7 jours. | [Configurer ce forfait]() | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 30 jours | 1 | 1 690,00 USD | 63 | Le lot complet pendant 30 jours. | [Configurer ce forfait]() | | [NVIDIA H100 PCIe 80GB]() | 80 Go | 1 | 7 jours | 1 | 420,00 USD | 27 | Comparer le budget de 7 jours et la mémoire par carte. | [Configurer ce forfait]() | | [NVIDIA H200 SXM 141GB]() | 141 Go | 1 | 7 jours | 1 | 640,00 USD | 19 | Comparer le budget de 7 jours et la mémoire par carte. | [Configurer ce forfait]() | ## Un candidat quand la mémoire devient votre critère d’achat. Un scénario PyTorch qui déborde d’une carte de 48 Go mérite d’être comparé au H100 SXM. Pour une adaptation, comptez les activations et les états d’entraînement en plus des poids ; pour l’inférence, retenez les allocations de votre exécution réelle. Le choix devient pertinent si ce besoin tient dans 80 Go et si vos dépendances sont compatibles avec Hopper. Pour une série de configurations avec évaluation et checkpoints, budgétez 475,00 USD pour 1 lot de 1 H100 SXM sur 7 jours. Si votre priorité est de décider si le scénario convient à cette carte, le forfait de 3 jours représente 203,57 USD. La période finance votre travail sur l’application, sans garantir un nombre d’expériences ni leur résultat. - [Configurer mon H100 SXM sur 7 jours]() - [Dimensionner mon application d’inférence]() - [Préparer la reprise de ma campagne]() ## Même capacité ou davantage de place : comparez le bon critère. Le H100 PCIe possède également 80 Go par GPU et un forfait inférieur dans le catalogue Kernodeck. Pour un travail surtout monocarte, c’est une comparaison utile. Le nom SXM ne suffit pas à conclure à un avantage pour votre application : la topologie et les échanges réellement utilisés restent déterminants si vous travaillez avec plusieurs cartes. Le H200 SXM offre 141 Go par GPU. Examinez-le lorsque le problème identifié est la capacité de la carte, plutôt que de commander un second H100 en supposant que les deux mémoires se réuniront. Vous comparez alors un besoin mémoire plus élevé à son budget de location. - [Comparer le forfait H100 PCIe 80 Go]() - [Examiner 141 Go avec le H200 SXM]() - [Comparer les forfaits Hopper]() ## Votre forfait, payable directement en crypto. Payez votre location Kernodeck directement en crypto, sans recharge imposée : BTC sur Bitcoin et USDT sur Tron (TRC-20), notamment. Le parcours ne demande ni pièce d’identité ni procédure KYC ; compte avec prénom, nom, email et mot de passe requis, sans promesse d’anonymat. - [Comparer les huit actifs et réseaux acceptés]() ## Partir d’une étape complète d’entraînement Votre premier essai doit parcourir la lecture des données, la passe avant, le calcul des gradients et la mise à jour de l’optimiseur. Mesurez ce cycle complet avant d’augmenter le batch. Les poids ne sont qu’une partie de la mémoire occupée : activations et états d’entraînement doivent aussi tenir dans les 80 Go. Conservez une séquence d’entrées représentative, y compris les exemples volumineux. Vous éviterez de dimensionner toute la campagne à partir d’un premier lot particulièrement facile. ## Précision mixte et comparaison contrôlée PyTorch permet de choisir une précision adaptée pour certaines opérations avec l’autocast. Testez ce réglage sur votre fonction de perte et vos critères de validation. Une option activée n’est pas une preuve de stabilité numérique : gardez une exécution de comparaison, des métriques et les paramètres exacts. Pour plusieurs cartes, distinguez le batch par GPU du batch global. Le nombre de processus et l’accumulation des gradients font partie du protocole, au même titre que le taux d’apprentissage. ## SXM, PCIe ou davantage de mémoire Le H100 PCIe conserve une capacité de 80 Go et mérite d’être comparé pour un travail essentiellement monocarte. Pour des échanges fréquents entre GPU, mesurez la topologie effectivement utilisée par votre application ; le nom SXM ne remplace pas ce contrôle. Préférez le H200 si le problème identifié est d’abord le manque de mémoire par carte. ## Réserver une période qui inclut la reprise Choisissez 3 jours pour valider une boucle et un checkpoint, 7 jours pour une série d’ablation, ou 30 jours pour des expériences suivies. Faites figurer l’évaluation et l’export dans ce calendrier, pas seulement les époques d’entraînement. Dans le configurateur, sélectionnez la préparation PyTorch ou personnalisée, vos lots et votre durée. Créez votre compte ou connectez-vous avant d’enregistrer la commande et de choisir le règlement crypto. Le bouton « J’ai payé » sert à signaler le transfert ; le suivi du paiement reste visible dans votre compte. ## Questions avant achat ### Combien coûte un lot H100 SXM et que comprend cette unité ? Un lot correspond à 1 H100 SXM de 80 Go. Les forfaits complets sont de 203,57 USD sur 3 jours, 475,00 USD sur 7 jours et 1 690,00 USD sur 30 jours. La quantité choisie dans le configurateur correspond au nombre de lots ; chaque lot supplémentaire ajoute sa carte et son prix. ### Quand les 80 Go du H100 SXM justifient-ils ce choix ? Lorsque votre scénario dépasse une capacité inférieure et peut tenir dans 80 Go, avec une pile compatible avec Hopper. Pour un entraînement, incluez les activations, gradients et états d’optimiseur. Pour une inférence, prenez en compte les allocations de l’application au-delà des poids seuls. ### Pourquoi comparer le H100 PCIe avant de choisir SXM ? Le H100 PCIe conserve 80 Go par GPU avec un forfait moins élevé dans le catalogue Kernodeck. Il mérite donc d’être examiné pour un projet monocarte. Un besoin d’échanges entre cartes doit être évalué avec la topologie réelle ; l’appellation SXM seule ne prouve pas un gain applicatif. ### Faut-il prendre deux H100 ou passer au H200 si 80 Go ne suffisent pas ? Si votre application attend une plus grande mémoire sur une seule carte, comparez d’abord les 141 Go du H200 SXM. Deux H100 restent deux mémoires de 80 Go : leur utilisation commune demande un logiciel et un plan de répartition adaptés. Le nombre de cartes ne remplace pas ce choix d’architecture applicative. ## Choisir et configurer - [Construire un protocole d’adaptation]() - [Tester la reprise d’entraînement]() - [Comparer H100 SXM et PCIe]() - [Passer à 141 Go par carte]() - [Comparer les forfaits GPU]() - [Les huit couples crypto acceptés]() - [Choisir une capacité pour l’inférence]()