[Referenzseite]() # H100 SXM: 80 GB, um Ihr PyTorch-Projekt zu erweitern. Ihr Projekt braucht mehr Speicher auf einer einzigen Karte. Mieten Sie bei Kernodeck eine NVIDIA H100 SXM 80GB mit 80 GB pro GPU für eine mit Hopper kompatible Anwendung. Der 3-Tage-Tarif kostet 203,57 USD für 1 Los von 1 GPUs: eine Option, die Sie prüfen sollten, wenn 48 GB Ihr Szenario einschränken. - 80 GB auf einer Karte - Für Ihre mit Hopper kompatiblen Projekte - Vollständiger Preis für 3, 7 oder 30 Tage [Configurer die H100 SXM · 7 Tage]() Bei Kernodeck gibt es in diesem GPU-Mietablauf weder einen Ausweis noch ein KYC-Verfahren. Erforderliches Konto: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort; das bedeutet keine Anonymität. Location NVIDIA H100 SXM 80GB Wechseln Sie zu 80 GB pro Karte und behalten Sie die Kosten Ihres Zeitraums im Blick. ## Wichtige Fakten | Fakt | Detail | | --- | --- | | Ihre Konfiguration | NVIDIA H100 SXM 80GB : 1 Batch von 1 GPU, 80 GB pro GPU. | | Ihre Pakete | 3 Tage: 203,57 USD ; 7 Tage: 475,00 USD ; 30 Tage: 1.690,00 USD. Preis in USD für den ganzen Batch, alle seine Karten eingeschlossen. | | Verfügbarkeit | 63 gemeldete Batches. Deklarierte Mengen pro Modell in den Angeboten. Sie reservieren weder eine künftige Verfügbarkeit noch ein Bereitstellungsdatum. Hosting-Land und bedientes Gebiet sind vor dem Kauf zu bestätigen, falls Ihr Projekt darauf angewiesen ist. | | Ohne KYC | Bei Kernodeck gibt es in diesem GPU-Mietablauf weder einen Ausweis noch ein KYC-Verfahren. Erforderliches Konto: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort; das bedeutet keine Anonymität. | | Vorbereitung | Ubuntu, PyTorch, Blender oder eine individuelle Anfrage. Versionen, CPU, RAM, Speicher, Netzwerk und Zugriffsart sind je nach Projekt zu bestätigen; ihre Einbeziehung ergibt sich nicht aus dem GPU-Modell. | | Preis und Bedingungen | USD-Beträge für das Los und den gesamten Zeitraum. Steuerstatus und eventuelle Gebühren sind in den geltenden Bedingungen zu bestätigen. | ## Verfügbare Pakete Gesamtpreis in USD für ein Los und den gesamten Zeitraum. Der Speicher wird pro GPU angegeben; der deklarierte Bestand wird in Losen ausgedrückt. | Modell | Speicher pro GPU | GPU pro Los | Dauer | Lose | Gesamtpreis | Deklarierter Bestand in Losen | Situation | Konfiguration | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 3 Tage | 1 | 203,57 USD | 63 | Der komplette Batch während 3 jours. | [Dieses Paket konfigurieren]() | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 7 Tage | 1 | 475,00 USD | 63 | Der komplette Batch während 7 jours. | [Dieses Paket konfigurieren]() | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 30 Tage | 1 | 1.690,00 USD | 63 | Der komplette Batch während 30 jours. | [Dieses Paket konfigurieren]() | | [NVIDIA H100 PCIe 80GB]() | 80 Go | 1 | 7 Tage | 1 | 420,00 USD | 27 | Vergleichen Sie das 7-Tage-Budget und den Speicher pro Karte. | [Dieses Paket konfigurieren]() | | [NVIDIA H200 SXM 141GB]() | 141 Go | 1 | 7 Tage | 1 | 640,00 USD | 19 | Vergleichen Sie das 7-Tage-Budget und den Speicher pro Karte. | [Dieses Paket konfigurieren]() | ## Ein Kandidat, wenn der Speicher zu Ihrem Kaufkriterium wird. Ein PyTorch-Szenario, das eine 48-GB-Karte sprengt, sollte mit der H100 SXM verglichen werden. Für ein Fine-Tuning rechnen Sie Aktvierungen und Trainingszustände zusätzlich zu den Gewichten ein; für die Inferenz berücksichtigen Sie die Allokationen Ihrer tatsächlichen Ausführung. Die Wahl wird relevant, wenn dieser Bedarf in 80 GB passt und Ihre Abhängigkeiten mit Hopper kompatibel sind. Für eine Reihe von Konfigurationen mit Evaluierung und Checkpoints kalkulieren Sie 475,00 USD für 1 Los von 1 H100 SXM über 7 Tage. Wenn Ihre Priorität darin liegt, zu entscheiden, ob das Szenario zu dieser Karte passt, steht der 3-Tage-Tarif für 203,57 USD. Der Zeitraum finanziert Ihre Arbeit an der Anwendung, ohne eine Anzahl von Experimenten oder deren Ergebnis zu garantieren. - [Meine H100 SXM für 7 Tage konfigurieren]() - [Meine Inferenzanwendung dimensionieren]() - [Die Wiederaufnahme meiner Kampagne vorbereiten]() ## Gleiche Kapazität oder mehr Platz: Vergleichen Sie das richtige Kriterium. Die H100 PCIe verfügt ebenfalls über 80 GB pro GPU und einen niedrigeren Tarif im Katalog von Kernodeck. Für eine vorwiegend auf einer Karte laufende Arbeit ist das ein nützlicher Vergleich. Der Name SXM allein genügt nicht, um auf einen Vorteil für Ihre Anwendung zu schließen: die Topologie und die tatsächlich genutzten Datenaustausche bleiben entscheidend, wenn Sie mit mehreren Karten arbeiten. Die H200 SXM bietet 141 GB pro GPU. Prüfen Sie sie, wenn das identifizierte Problem die Kapazität der Karte ist, statt eine zweite H100 zu bestellen in der Annahme, dass sich beide Speicher vereinen. Sie vergleichen dann einen höheren Speicherbedarf mit seinem Mietbudget. - [Tarif der H100 PCIe 80 GB vergleichen]() - [141 GB mit der H200 SXM prüfen]() - [Hopper-Tarife vergleichen]() ## Ihr Paket, direkt in Krypto zahlbar. Bezahlen Sie Ihre Kernodeck-Miete direkt in Krypto, ohne vorgeschriebenes Aufladen: BTC auf Bitcoin und USDT auf Tron (TRC-20), unter anderem. Der Ablauf verlangt weder Ausweis noch KYC-Verfahren; erforderlich sind ein Konto mit Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort, ohne Anonymitätsversprechen. - [Die acht akzeptierten Assets und Netzwerke vergleichen]() ## Von einem vollständigen Trainingsschritt ausgehen Ihr erster Durchlauf sollte das Einlesen der Daten, den Vorwärtsdurchlauf, die Gradientenberechnung und das Update des Optimierers abdecken. Messen Sie diesen vollständigen Zyklus, bevor Sie die Batch-Größe erhöhen. Die Gewichte sind nur ein Teil des belegten Speichers: Auch Aktivierungen und Trainingszustände müssen in die 80 GB passen. Behalten Sie eine repräsentative Eingabesequenz bei, einschließlich der umfangreichen Beispiele. So vermeiden Sie es, die gesamte Kampagne anhand eines besonders einfachen ersten Batches zu dimensionieren. ## Mixed Precision und kontrollierter Vergleich Mit autocast erlaubt PyTorch, für bestimmte Operationen eine passende Präzision zu wählen. Testen Sie diese Einstellung mit Ihrer Verlustfunktion und Ihren Validierungskriterien. Eine aktivierte Option ist kein Beweis für numerische Stabilität: Behalten Sie einen Vergleichslauf, Metriken und die exakten Parameter bei. Unterscheiden Sie bei mehreren Karten zwischen Batch pro GPU und globalem Batch. Die Anzahl der Prozesse und die Gradientenakkumulation gehören ebenso zum Protokoll wie die Lernrate. ## SXM, PCIe oder mehr Speicher Der H100 PCIe behält eine Kapazität von 80 GB und verdient einen Vergleich für eine überwiegend Einzelkarten-Arbeit. Messen Sie bei häufigen Austauschvorgängen zwischen GPUs die tatsächlich von Ihrer Anwendung genutzte Topologie; die Bezeichnung SXM ersetzt diese Prüfung nicht. Bevorzugen Sie den H200, wenn das identifizierte Problem in erster Linie der Speichermangel pro Karte ist. ## Einen Zeitraum reservieren, der die Wiederaufnahme einschließt Wählen Sie 3 Tage, um eine Schleife und einen Checkpoint zu validieren, 7 Tage für eine Ablationsreihe oder 30 Tage für aufeinanderfolgende Experimente. Nehmen Sie Evaluierung und Export in diesen Zeitplan auf, nicht nur die Trainings-Epochen. Wählen Sie im Konfigurator die PyTorch- oder die benutzerdefinierte Vorbereitung, Ihre Batches und Ihre Dauer. Erstellen Sie Ihr Konto oder melden Sie sich an, bevor Sie die Bestellung speichern und die Krypto-Zahlung wählen. Die Schaltfläche „J’ai payé“ dient dazu, die Überweisung zu melden; die Zahlungsverfolgung bleibt in Ihrem Konto sichtbar. ## Fragen vor dem Kauf ### Was kostet ein Los der H100 SXM und was umfasst diese Einheit? Ein Los entspricht 1 H100 SXM mit 80 GB. Die vollständigen Tarife belaufen sich auf 203,57 USD für 3 Tage, 475,00 USD für 7 Tage und 1.690,00 USD für 30 Tage. Die im Konfigurator gewählte Menge entspricht der Anzahl der Lose; jedes zusätzliche Los fügt seine Karte und seinen Preis hinzu. ### Wann rechtfertigen die 80 GB der H100 SXM diese Wahl? Wenn Ihr Szenario eine geringere Kapazität überschreitet und in 80 GB passen kann, mit einem Hopper-kompatiblen Stack. Beziehen Sie beim Training Aktvierungen, Gradienten und Optimizer-Zustände ein. Berücksichtigen Sie bei der Inferenz die Allokationen der Anwendung über die Gewichte hinaus. ### Warum sollte man die H100 PCIe vor der Wahl der SXM vergleichen? Die H100 PCIe behält 80 GB pro GPU bei einem niedrigeren Tarif im Katalog von Kernodeck. Sie verdient daher eine Prüfung für ein Projekt auf einer einzigen Karte. Ein Bedarf an Datenaustausch zwischen Karten muss mit der tatsächlichen Topologie bewertet werden; die Bezeichnung SXM allein belegt keinen Anwendungsvorteil. ### Sollte man zwei H100 nehmen oder zur H200 wechseln, wenn 80 GB nicht ausreichen? Wenn Ihre Anwendung einen größeren Speicher auf einer einzigen Karte erwartet, vergleichen Sie zunächst die 141 GB der H200 SXM. Zwei H100 bleiben zwei Speicher mit je 80 GB: ihre gemeinsame Nutzung erfordert eine geeignete Software und einen geeigneten Verteilungsplan. Die Anzahl der Karten ersetzt diese Entscheidung über die Anwendungsarchitektur nicht. ## Auswählen und konfigurieren - [Ein Anpassungsprotokoll aufbauen]() - [Die Wiederaufnahme des Trainings testen]() - [H100 SXM und PCIe vergleichen]() - [Auf 141 GB pro Karte wechseln]() - [GPU-Pakete vergleichen]() - [Die acht akzeptierten Krypto-Paare]() - [Eine Kapazität für die Inferenz wählen]()