Jedna sesja robocza
$9.52
1 GPU × 8h · tylko obliczenia
Infrastruktura trenowania AI
Wynajmij GPU do pre-treningu i kontynuowanego treningu LLM.
Bezpośrednia odpowiedź
Planuj trening LLM na podstawie liczby parametrów, precyzji, stanu optymalizatora, aktywacji, długości sekwencji, strategii równoległości, przepustowości punktów kontrolnych i zmierzonego czasu do punktu kontrolnego. Porównaj A100, H100, H200 i B200 według całkowitego kosztu przebiegu, a nie teoretycznych specyfikacji szczytowych.
Przejrzane przez zespół infrastruktury GPURento · 1 września 2026
Przejrzyste okna planowania
Przykładowy koszt wynajmu na jednym A100 80GB.
To okna wynajmu obliczeń, a nie prognozy czasu trwania zadania lub wydajności. Zastąp godziny zmierzonym pilotażem i dodaj przechowywanie w kalkulatorze.
Okno czterdziestu godzin
$47.60
1 GPU × 40h · tylko obliczenia
Sto dwadzieścia godzin
$142.80
1 GPU × 120h · tylko obliczenia
| Zacznij od | Szczytowa pamięć VRAM | Same wagi nie doceniają pamięci trenowania. |
|---|---|---|
| Zmierz | Czas do punktu kontrolnego | Użyj jednego stałego modelu, zbioru danych i celu jakości. |
| Uwzględnij | Przechowywanie + czas ponownego uruchomienia | Wpływają na całkowity koszt uruchomienia i niezawodność. |
| Dostępna ścieżka | A100 · H100 · H200 · B200 | Każdy model ma publiczną cenę godzinową. |
Najlepsze dla
- Pre-trening i kontynuowany pre-trening
- Trenowanie transformatorów na dużą skalę z zmierzoną pamięcią
- Trenowanie multi-GPU z jawną topologią
- Zespoły, które mogą testować reprezentatywny krok
Nie najlepsze dopasowanie, gdy
- Nieskalowane eksperymenty bez limitu budżetu
- Zadania, które mieszczą się w tańszej ścieżce strojenia lub inferencji
- Przebiegi bez planowania punktów kontrolnych i odzyskiwania po awarii
Metoda decyzyjna
Co zweryfikować przed wdrożeniem pojemności.
Poniższa treść oddziela opublikowane specyfikacje, referencje katalogowe GPURento i decyzje, które nadal wymagają benchmarku obciążenia.
01
Oszacuj pamięć treningową w warstwach
Uwzględnij wagi, gradienty, stany optymalizatora, aktywacje, bufory komunikacyjne i narzut frameworka. Mieszana precyzja, punktowanie aktywacji i sharding zmieniają wynik, więc każda wycena potrzebuje marginesu bezpieczeństwa i krótkiego uruchomienia weryfikacyjnego.
- Zdefiniuj liczbę parametrów i precyzję
- Wybierz FSDP, ZeRO lub inną strategię shardowania stanu
- Przetestuj szczytową pamięć przed rezerwacją pełnego uruchomienia
02
Zaprojektuj wokół punktu kontrolnego
Użyteczną jednostką jest często koszt zaakceptowanego punktu kontrolnego. Rejestruj próbki na sekundę, czas trwania punktu kontrolnego, przepustowość przechowywania, czas ponownego uruchomienia i politykę awarii. Szybsze GPU nie naprawią potoku zablokowanego przez dane wejściowe lub wolne przechowywanie punktów kontrolnych.
03
Dopasuj topologię do strategii równoległości
FSDP lub ZeRO, równoległość danych, tensorów, potoków i ekspertów obciąża różne łącza. Zapisz tokeny na sekundę, udział komunikacji i wydajność skalowania, a następnie porównaj koszt za punkt kontrolny przy zamierzonej liczbie GPU.
Lista wstępna katalogu
Odpowiednie opcje GPU.
AmpereDostępne
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1.19/godz.
Trenowanie, dostrajanie i HPC
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
HopperDostępne
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2.69/godz.
Intensywne trenowanie i inferencja FP8
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
HopperDostępne
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3.59/godz.
Inferencja dużych modeli i HPC
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
BlackwellDostępne
NVIDIA B200
180 GB HBM3e · $5.98/godz.
Trenowanie i wnioskowanie na granicy możliwości
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
Pytania
Jasne odpowiedzi, w tym ograniczenia.
Które GPU w chmurze jest najlepsze do trenowania LLM?+
Nie ma uniwersalnego zwycięzcy. A100 może minimalizować koszt godzinowy, H100 może skracać uruchomienia transformerów, H200 pomaga w zadaniach ograniczonych pamięcią, a B200 to wybór planowania pojemności. Wykonaj benchmark tego samego kroku trenowania.
Jak oszacować koszt trenowania LLM?+
Pomnóż zmierzone godziny end-to-end przez liczbę GPU i stawkę, a następnie dodaj trwałą pamięć, narzut punktów kontrolnych i oczekiwane ponowienia. Użyj uruchomienia pilotażowego zamiast teoretycznych FLOPS.
Czy mogę trenować przed dodaniem środków?+
Wpłaty do portfela zaczynają się od $50. Wybierz kwotę do dodania. Są to środki przedpłacone, a nie opłata za dostęp. Miesięczny wynajem GPU opłaca się osobno w procesie płatności.
Źródła i zakres
- Strona produktu NVIDIA A100Architektura A100 i konfiguracja 80 GB od producenta.
- Strona produktu NVIDIA H100Specyfikacje architektury i pamięci od producenta.
- Strona produktu NVIDIA H200Pojemność i pasmo pamięci H200 według producenta.
Ostatnia weryfikacja 1 września 2026. Stawki GPURento są bieżącymi odniesieniami katalogowymi; stan udostępniania pozostaje widoczny w obszarze roboczym, a specyfikacje producenta nie zastępują benchmarków obciążenia.
Kontynuuj badania
Plan wdrożenia
Zamień plan trenowania w żądanie pojemności.
Utwórz obszar roboczy, dodaj wymagany kredyt portfela i zapisz liczbę GPU, obraz, region i konfigurację magazynu.