Kup GPU na sprzedaż: NVIDIA RTX 5090, A100, H100 i RTX PRO 6000

Oba korzystają z tej samej kostki GPU GH100 Hopper i oferują identyczną moc obliczeniową FLOPS (~3,9 PFLOPS FP8 sparse). H200 zastępuje pamięć HBM2e pamięcią HBM3e: pojemność wzrasta z 80 GB do 141 GB, a przepustowość z 3,35 TB/s do 4,8 TB/s. H200 jest więc lepszy do obciążonych operacji inferencyjnych, gdzie duże modele muszą zmieścić się na pojedynczym GPU, a wymagana jest wysoka przepustowość.

Tak — jego pojemność 96 GB ECC GDDR7 przewyższa 80 GB H100 PCIe i pasuje do każdego standardowego slotu PCIe w stacji roboczej. W przypadku treningu, forma H100/H200 SXM z NVSwitch zapewnia znacznie wyższy przepływ danych między GPU oraz większą liczbę surowych FLOPS przy tej samej TDP. RTX PRO 6000 jest lepszym wyborem, gdy potrzebuje się dużej pojemności VRAM lokalnie bez infrastruktury NVSwitch.

Karty graficzne SXM (H100 SXM5, H200 SXM5) montuje się na specjalistycznej płytce podstawowej zamiast gniazda PCIe i łączą one się ze sobą za pomocą sieci NVSwitch, umożliwiając przepustowość między GPU na poziomie 900 GB/s na GPU. Wersje PCIe pasują do standardowych serwerów i stacji roboczych, ale są ograniczone do mostka NVLink (2 GPU) lub przepustowości PCIe (x16, około 64 GB/s) dla komunikacji wielogPU. W przypadku klastrów z 8 lub więcej GPU wymagających komunikacji typu all-to-all, systemy SXM NVSwitch są obowiązkowe.

Przy precyzji FP16 (16-bit) model o wielkości 70B wymaga około 140 GB VRAM — pojedynczy H200 (141 GB) radzi sobie z tym na granicy możliwości. Przy kwantyzacji INT8 potrzebne jest około 70 GB. Przy INT4 (GGUF Q4) około 35–40 GB, mieszcząc się w H100 80 GB lub w parze RTX 4090. RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB) obsługuje modele INT8 70B na pojedynczym GPU z miejscem na pamięć podręczną KV.

RTX 5090 jest doskonały do lokalnego wnioskowania AI, generowania obrazów (Stable Diffusion, Flux, repliki DALL-E 3), syntezy wideo oraz dostrajania małych i średnich modeli. Jego 32 GB GDDR7 wystarcza do uruchomienia modeli 13B w FP16 oraz modeli 70B w INT4. Dla klastrów treningowych z wieloma GPU, GPU z Rechenzentrum pozostają bardziej odpowiednie ze względu na przepustowość NVLink i większą pojemność pamięci.

NVIDIA A100 (architektura Ampere, 2020) nadal jest wydajnym i szeroko stosowanym GPU AI. Dostępny jest w konfiguracjach 40 GB i 80 GB HBM2e, zapewniając 312 TFLOPS FP16 Tensor Core wydajności. W miarę rozluźnienia podaży w porównaniu do H100, ceny A100 są bardziej dostępne. Do zadań inferencyjnych i umiarkowanych obowiązków szkoleniowych pozostaje silny. Do najnowocześniejszych badań lub największych modeli, obecnie preferowane są H100/H200.

Tak. MillionMiner obsługuje klientów z sektora przedsiębiorstw, badań oraz infrastruktury chmurowej, realizując zamówienia na GPU w dużych ilościach. Skontaktuj się z naszym działem sprzedaży, aby uzyskać ceny na zakupy wielu jednostek H100, H200, A100 oraz RTX PRO 6000. Możemy zorganizować logistykę przewozową, staging oraz wystawić fakturę w różnych walutach, w tym kryptowalutach.

Nasz zespół jest dostępny 24/7 za pośrednictwem WhatsApp (+49 176 777 888 33), e-maila i telefonu. Pomagamy w wyborze GPU do zadań treningowych i inferencyjnych, projektowaniu klastrów multi-GPU oraz w zaopatrzeniu B2B. Skontaktuj się z nami lub odwiedź nasze FAQ, aby uzyskać natychmiastowe odpowiedzi.