[Página de referencia]() # H100 SXM: 80 GB para ampliar tu proyecto PyTorch. Tu proyecto necesita más memoria en una sola tarjeta. Alquila en Kernodeck un NVIDIA H100 SXM 80GB, con 80 GB por GPU para una aplicación compatible con Hopper. El plan de 3 días cuesta 203,57 USD por 1 lote de 1 GPU: una opción a considerar cuando 48 GB limitan tu escenario. - 80 GB en una tarjeta - Para tus proyectos compatibles con Hopper - Precio completo en 3, 7 o 30 días [Configurer el H100 SXM · 7 días]() En Kernodeck, ninguna pieza de identidad ni procedimiento KYC en este recorrido de renta de GPU. Cuenta requerida: nombre, apellidos, email y contraseña; esto no significa anonimato. Location NVIDIA H100 SXM 80GB Pasa a 80 GB por tarjeta manteniendo visible el costo de tu periodo. ## Datos esenciales | Dato | Detalle | | --- | --- | | Tu configuración | NVIDIA H100 SXM 80GB : 1 lote de 1 GPU, 80 GB por GPU. | | Tus forfaits | 3 días: 203,57 USD ; 7 días: 475,00 USD ; 30 días: 1690,00 USD. Precio en USD para el lote entero, incluidas todas sus tarjetas. | | Disponibilidad | 63 lotes declarados. Cantidades declaradas por modelo en las ofertas. No reservan una disponibilidad futura ni una fecha de puesta a disposición. País de alojamiento y zona cubierta a confirmar antes de la compra si tu proyecto los exige. | | Sin KYC | En Kernodeck, ninguna pieza de identidad ni procedimiento KYC en este recorrido de renta de GPU. Cuenta requerida: nombre, apellidos, email y contraseña; esto no significa anonimato. | | Preparación | Ubuntu, PyTorch, Blender o solicitud personalizada. Versiones, CPU, RAM, almacenamiento, red y modo de acceso a confirmar según el proyecto; su inclusión no se deduce del modelo de GPU. | | Precio y condiciones | Importes en USD para el lote y todo el periodo. Estatus fiscal y gastos eventuales a confirmar en las condiciones aplicables. | ## Planes disponibles Precio total en USD para un lote y todo el periodo. La memoria se indica por GPU; el stock declarado se expresa en lotes. | Modelo | Memoria por GPU | GPU por lote | Duración | Lotes | Precio total | Stock declarado en lotes | Situación | Configuración | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 3 días | 1 | 203,57 USD | 63 | El lote completo durante 3 jours. | [Configurar este plan]() | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 7 días | 1 | 475,00 USD | 63 | El lote completo durante 7 jours. | [Configurar este plan]() | | [NVIDIA H100 SXM 80GB]() | 80 Go | 1 | 30 días | 1 | 1690,00 USD | 63 | El lote completo durante 30 jours. | [Configurar este plan]() | | [NVIDIA H100 PCIe 80GB]() | 80 Go | 1 | 7 días | 1 | 420,00 USD | 27 | Comparar el presupuesto de 7 días y la memoria por tarjeta. | [Configurar este plan]() | | [NVIDIA H200 SXM 141GB]() | 141 Go | 1 | 7 días | 1 | 640,00 USD | 19 | Comparar el presupuesto de 7 días y la memoria por tarjeta. | [Configurar este plan]() | ## Un candidato cuando la memoria se convierte en tu criterio de compra. Un escenario PyTorch que desborda una tarjeta de 48 GB merece compararse con el H100 SXM. Para un ajuste, cuenta las activaciones y los estados de entrenamiento además de los pesos; para la inferencia, ten en cuenta las asignaciones de tu ejecución real. La elección resulta pertinente si esa necesidad cabe en 80 GB y si tus dependencias son compatibles con Hopper. Para una serie de configuraciones con evaluación y checkpoints, presupuesta 475,00 USD por 1 lote de 1 H100 SXM durante 7 días. Si tu prioridad es decidir si el escenario conviene a esta tarjeta, el plan de 3 días representa 203,57 USD. El periodo financia tu trabajo en la aplicación, sin garantizar un número de experimentos ni su resultado. - [Configurar mi H100 SXM por 7 días]() - [Dimensionar mi aplicación de inferencia]() - [Preparar la reanudación de mi campaña]() ## Misma capacidad o más espacio: compara el criterio correcto. El H100 PCIe también tiene 80 GB por GPU y un plan inferior en el catálogo de Kernodeck. Para un trabajo sobre todo de una sola tarjeta, es una comparación útil. El nombre SXM no basta para concluir que hay una ventaja para tu aplicación: la topología y los intercambios realmente utilizados siguen siendo determinantes si trabajas con varias tarjetas. El H200 SXM ofrece 141 GB por GPU. Examínalo cuando el problema identificado es la capacidad de la tarjeta, en lugar de pedir un segundo H100 suponiendo que las dos memorias se unirán. Entonces comparas una necesidad de memoria más alta con su presupuesto de alquiler. - [Comparar el plan H100 PCIe 80 GB]() - [Examinar 141 GB con el H200 SXM]() - [Comparar los planes Hopper]() ## Tu plan, pagable directamente en cripto. Paga tu alquiler de Kernodeck directamente en cripto, sin recarga obligatoria: BTC en Bitcoin y USDT en Tron (TRC-20), entre otros. El proceso no exige documento de identidad ni procedimiento KYC; se requiere una cuenta con nombre, apellidos, email y contraseña, sin promesa de anonimato. - [Comparar los ocho activos y redes aceptados]() ## Partir de un paso de entrenamiento completo Tu primer ensayo debe recorrer la lectura de datos, la pasada hacia delante, el cálculo de los gradientes y la actualización del optimizador. Mide este ciclo completo antes de aumentar el lote. Los pesos son solo una parte de la memoria ocupada: las activaciones y los estados de entrenamiento también deben caber en los 80 GB. Conserva una secuencia de entradas representativa, incluidos los ejemplos voluminosos. Así evitarás dimensionar toda la campaña a partir de un primer lote especialmente fácil. ## Precisión mixta y comparación controlada PyTorch permite elegir una precisión adecuada para ciertas operaciones con autocast. Prueba este ajuste en tu función de pérdida y tus criterios de validación. Una opción activada no es prueba de estabilidad numérica: conserva una ejecución de comparación, métricas y los parámetros exactos. Para varias tarjetas, distingue el lote por GPU del lote global. El número de procesos y la acumulación de gradientes forman parte del protocolo, igual que la tasa de aprendizaje. ## SXM, PCIe o más memoria El H100 PCIe mantiene una capacidad de 80 GB y merece compararse para un trabajo esencialmente de una sola tarjeta. Para intercambios frecuentes entre GPU, mide la topología que usa realmente tu aplicación; el nombre SXM no sustituye esa comprobación. Prefiere el H200 si el problema identificado es ante todo la falta de memoria por tarjeta. ## Reservar un periodo que incluya la reanudación Elige 3 días para validar un bucle y un checkpoint, 7 días para una serie de ablación, o 30 días para experimentos continuados. Incluye la evaluación y la exportación en ese calendario, no solo las épocas de entrenamiento. En el configurador, selecciona la preparación PyTorch o personalizada, tus lotes y tu duración. Crea tu cuenta o inicia sesión antes de guardar el pedido y elegir el pago en cripto. El botón «He pagado» sirve para notificar la transferencia; el seguimiento del pago sigue visible en tu cuenta. ## Preguntas antes de comprar ### ¿Cuánto cuesta un lote H100 SXM y qué incluye esta unidad? Un lote corresponde a 1 H100 SXM de 80 GB. Los planes completos son de 203,57 USD por 3 días, 475,00 USD por 7 días y 1690,00 USD por 30 días. La cantidad elegida en el configurador corresponde al número de lotes; cada lote adicional añade su tarjeta y su precio. ### ¿Cuándo justifican los 80 GB del H100 SXM esta elección? Cuando tu escenario supera una capacidad inferior y puede caber en 80 GB, con un stack compatible con Hopper. Para un entrenamiento, incluye las activaciones, los gradientes y los estados del optimizador. Para una inferencia, ten en cuenta las asignaciones de la aplicación más allá de los pesos por sí solos. ### ¿Por qué comparar el H100 PCIe antes de elegir SXM? El H100 PCIe mantiene 80 GB por GPU con un plan menos elevado en el catálogo de Kernodeck. Por eso merece examinarse para un proyecto de una sola tarjeta. Una necesidad de intercambios entre tarjetas debe evaluarse con la topología real; la denominación SXM por sí sola no demuestra una ganancia para la aplicación. ### ¿Conviene tomar dos H100 o pasar al H200 si 80 GB no bastan? Si tu aplicación espera más memoria en una sola tarjeta, compara primero los 141 GB del H200 SXM. Dos H100 siguen siendo dos memorias de 80 GB: su uso conjunto requiere un software y un plan de reparto adaptados. El número de tarjetas no sustituye esa elección de arquitectura de la aplicación. ## Elegir y configurar - [Construir un protocolo de adaptación]() - [Probar la reanudación del entrenamiento]() - [Comparar H100 SXM y PCIe]() - [Pasar a 141 GB por tarjeta]() - [Comparar los paquetes GPU]() - [Los ocho pares cripto aceptados]() - [Elegir una capacidad para la inferencia]()