H100 GPU інстанс
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Advantages H100 GPU
Висока продуктивність
Завдяки архітектурі Hopper і підтримці великої кількості ядер CUDA, відеокарта надає найвищу потужність для обчислень у сфері AI та ML.
Велика пропускна здатність пам'яті
Ідеальна для інтенсивних обчислень та великих моделей, які вимагають багато пам'яті з високою швидкістю.
Мульти-інстанс режим (MIG)
Підтримує поділ одного GPU на кілька віртуальних екземплярів, що дозволяє одночасно працювати з кількома завданнями без втрати продуктивності.
Гнучкість у налаштуваннях
Сумісність із платформами на базі контейнерів, як Kubernetes, дозволяє налаштувати масштабовані середовища з великим доступом до обчислювальних ресурсів.
Technical Specifications
Hourly & Detailed Pricing
choose the best GPU instance
Cloud GPU Use Cases
Глибоке навчання та штучний інтелект (AI)
Компанія, яка розробляє передові рішення для обробки зображень і відео, може використовувати хмарні NVIDIA H100 для збільшення точності моделі комп’ютерного зору. Наприклад, у створенні системи розпізнавання об’єктів у реальному часі для безпілотних автомобілів.
NVIDIA H100 має велику пропускну здатність пам’яті (3 ТБ/с) та кількість ядер CUDA (16,896). Це дозволяє значно пришвидшити тренування моделей на великих обсягах даних. Паралельні обчислення і підтримка FP8, дозволяють швидко налаштовувати і перевіряти різні архітектури нейронних мереж. Це зменшує час на підготовку алгоритму до реального використання.
Explore Other Types
of Cloud GPUs
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Why Choose GPU Instance at OneCloudPlanet?
Shared ecosystem
OneCloudPlanet provides a convenient ecosystem for combining GPU Cloud with other services. We provide integration with cloud services, compute servers, and storage solutions. This makes the compute infrastructure more flexible and easier to scale for our clients.
Kubernetes support
GPU cloud at OneCloudPlanet supports integration with Kubernetes. This lets developers configure and automate workflows: deployment, management, and scaling of GPU resources. This optimizes compute capacity and keeps services stable even during peak loads.
Pay only for used resources
You pay only for resources actually used across the whole service ecosystem. There are no fixed costs or hidden fees. This approach is designed to make infrastructure more flexible.
Professional support
The technical support team is available 24/7 to help clients at every stage of working with GPU infrastructure. We help with the whole process: from setup and deployment to maintenance and troubleshooting.
Documentation
Latest publications
Everything you need to create a stable, secure and scalable environment
Cloud on-call handover checklist for reliable 24/7 support: prevent context gaps and speed up issue resolution
A practical cloud on-call handover checklist to keep support continuity, avoid missed alerts, and resolve incidents faster across shifts.
Cloud change freeze and rollback plan for safer production releases: reduce outage risk during critical updates
A practical change freeze and rollback framework to protect production stability, keep customer services available, and recover fast if an update fails.
Cloud maintenance window planning playbook for stable service updates: reduce disruption and keep customers productive
A practical cloud maintenance window playbook to plan updates safely, reduce disruption risk, and keep customer operations predictable.
Cloud instance disaster recovery testing playbook: prove restore readiness before real outages
A practical cloud disaster recovery testing playbook to validate restore readiness, reduce recovery risk, and keep customer services available during critical disruptions.
Cloud incident response runbook for faster service recovery: reduce downtime and protect customer experience
A practical cloud incident response runbook to reduce downtime, speed up service recovery, and keep customer operations stable during disruptions.
Cloud instance capacity planning calendar for predictable growth: keep services fast during peak demand
A practical monthly capacity planning calendar for cloud instance workloads to keep response times stable during peak demand and control infrastructure spending.
Cloud instance rightsizing and cost control playbook: keep performance stable while reducing monthly spend
A practical cloud instance rightsizing playbook to reduce monthly infrastructure spend while maintaining stable service performance.
OpenStack + Kubernetes multi-region failover checklist for stable client services
Practical multi-region failover checklist for OpenStack and Kubernetes to keep client-facing services stable during outages.
OpenStack + Kubernetes multi-region failover checklist for stable client services
Practical multi-region failover checklist for OpenStack and Kubernetes to keep client-facing services stable during outages.
Cloud instance monitoring and alerting baseline: prevent silent failures before they impact customers
A practical monitoring and alerting baseline for cloud instances to detect failures earlier, reduce downtime, and protect customer experience.