Nuvem de GPUs NVIDIA dedicadas

NVIDIA GB200 NVL72

Uma base de 72 GPUs para modelos de grande porte

Monte sua infraestrutura de IA com NVIDIA GB200 NVL72, hardware dedicado, rede de alta velocidade e uma reserva dimensionada para o seu projeto.

Memória por GPU

186 GB HBM3e/GPU
O que vem no nó
Rack inteiro ou meio rack · refrigeração líquida
Conexão entre nós
Quantum-X800 XDR entre racks

Sua configuração dedicada

Por dentro do seu cluster GB200 NVL72

Memória por GPU
186 GB HBM3e/GPU · 13,4 TB por rack
Conexão entre GPUs
Domínio NVLink 5 coerente de 72 GPUs
Conexão entre nós
Quantum-X800 XDR entre racks
O que vem no nó
Rack inteiro ou meio rack · refrigeração líquida
Rede e armazenamento ↗

Preços e reservas de GB200 NVL72

Configuração e preço por rack, sob consulta

Contrato mensal

Sob consulta

Cotar mensal

Contrato anual

Sob consulta

Cotar anual

Valores em USD por hora de nó HGX com 8 GPUs; sistemas rack-scale são cotados por rack. Impostos não incluídos. Gerenciamento de Slurm e Kubernetes sem custo adicional. Armazenamento e Direct Connect seguem as tarifas acima. Consulte condições para contratos de longo prazo.

Ver tabela de preços ↗

Planeje sua capacidade de GPU

A GB200 NVL72 combina com o seu modelo?

Comece pelas necessidades do seu projeto, depois compare a configuração e o custo da reserva.

Considere a GB200 NVL72 para projetos preparados para trabalhar em um domínio NVLink em escala de rack. Compare com a GB300 a partir da memória necessária e do padrão de comunicação do seu modelo.

Dimensionamento de inferência: guia de otimização do vLLM ↗

O que incluir no pedido de proposta

  • Modelo e aplicação: treinamento, ajuste fino ou inferência.
  • Precisão, tamanho do contexto, lote de processamento e usuários simultâneos.
  • Quantidade de GPUs, tamanho dos dados, armazenamento e rede.
  • Prazo da reserva, data de início e critérios de sucesso.

Compare memória e preços de reserva

Configurações HGX publicadas pela TensorBay, da geração mais nova para a mais antiga
GPUMemória por GPUContrato mensalContrato anual
HGX B300288 GB HBM3ea partir de $83,20a partir de $58,50
HGX B200180 GB HBM3ea partir de $72,80a partir de $50,70
HGX H200141 GB HBM3ea partir de $44,20a partir de $31,20
HGX H10080 GB HBM3a partir de $28,60a partir de $19,50

Preços em USD por hora para um nó completo de 8 GPUs. A capacidade de memória, sozinha, não determina o desempenho. Capacidade final, disponibilidade e condições são confirmadas na proposta.

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Perguntas frequentes

Clareza para escolher seu próximo cluster.

Falar com um especialista
O preço é por GPU ou por nó?

Os preços publicados para HGX são em USD por hora de um nó completo com 8 GPUs, dentro de uma reserva mensal ou anual. Sistemas NVL72 têm cotação por rack. Os valores não incluem impostos.

Qual GPU NVIDIA devo escolher para meu projeto de IA?

Compare a memória da GPU, os requisitos de rede e a carga de treinamento ou inferência. A seção de hardware apresenta H100, H200, B200, B300 e sistemas de rack completo. Nossa equipe ajuda a dimensionar a configuração a partir do modelo, dos dados e da capacidade necessária.

Posso usar o cluster para treinamento, fine-tuning e inferência?

Sim. A TensorBay oferece infraestrutura dedicada de GPUs NVIDIA para treinamento de modelos, fine-tuning e inferência. Você pode trabalhar com Slurm, Kubernetes ou SSH e configurar o ambiente de software para sua carga de trabalho.

O que acontece depois que eu peço uma cotação?

Informe a GPU, a capacidade e o prazo da reserva, ou conte sobre seu projeto. A equipe avalia os requisitos e prepara uma proposta em até 48 horas, com configuração e prazo de entrega. A capacidade e as condições finais são confirmadas na proposta.

08Vamos dar escala à sua ideia

O próximo salto da sua IA começa com uma conversa.

Traga seu desafio. Nossa equipe ajuda a definir as GPUs, a capacidade e o prazo. Em até 48 horas, você recebe uma proposta para tirar o projeto do papel ou levá-lo mais longe.

  • Configuração alinhada ao seu projeto
  • Proposta com prazo de entrega
  • Testes de aceitação antes de começar
tensorbay@tensorbay.io