NVIDIA H100 PCIe 80GB
RenderParcel의 H100 PCIe는 GPU당 80GB 메모리를 제공하며 로트당 카드 한 장입니다. 이 구성은 48GB 모델보다 더 많은 용량이 필요한 생성형 워크플로우를 검토하는 데 적합하며, 여러 카드가 반드시 필요하다고 가정할 필요는 없습니다.
- 묶음별 GPU
- 1
- 카드당 메모리
- 80 Go HBM2e
- 재고
- 27 유닛
KYC 없는 암호화폐 결제 · 당신의 도구, 당신의 창작.
렌탈 준비하기 27 유닛 재고 있음단일 카드에서 작업 검증하기
첫 번째 목표는 전체 레시피를 하나의 GPU에서 실행하는 것일 수 있습니다. 모델, 컨디셔닝, 최종 처리를 포함해서요. 고정된 입력과 해상도, 형식, 구도 측면에서 기대하는 결과를 준비하세요. 그런 다음 긴 변형 목록을 짜기 전에 전체 파이프라인을 먼저 실행하세요.
이 방법은 각 결과가 자신의 설정과 연결되어야 하는 캠페인 이미지 시리즈나 장면 탐색에 유용합니다. 각 시도에 식별자를 부여하고, 결정의 근거가 되는 탈락한 결과도 함께 보관하세요.
형식과 용량을 혼동하지 않기
H100 PCIe는 여기서 카탈로그에 제공되는 H100 SXM과 마찬가지로 80GB를 갖추고 있습니다. 용량이 같다고 해서 같은 구성은 아닙니다. 어느 한 형식에 고정된 이점을 부여하기보다 사용 목적과 일관된 테스트를 기준으로 선택하세요.
모델은 메모리에 들어가는데 출력이 실패한다면 디코딩 단계, 해상도, 생성 후 추가된 연산을 살펴보세요. 더 큰 카드로 넘어가는 것은 단순히 모델 파일이 크기 때문이 아니라 관찰된 필요에 대한 답이어야 합니다.
도구와 적합한 대안 선택하기
ComfyUI는 작업을 그래프 형태로 구성할 수 있게 해주지만, 각 노드에는 자체적인 종속성이 있을 수 있습니다. NVIDIA/PyTorch 소프트웨어 구성을 확인한 다음, 사용하는 레시피가 의존하는 사용자 정의 작업을 실행하세요. 기준 이미지를 만들어 낸 환경의 사본을 보관해 두세요.
A100 SXM도 80GB를 제공하므로 이미 호환되는 워크플로라면 비교해 볼 가치가 있습니다. 단일 카드에서 더 큰 용량이 필요해지면 H200이 141GB를 제공합니다. 주로 그래픽 중심이고 48GB 안에 들어오는 Blender 렌더링이라면, 그 용량의 RTX 쪽을 살펴보세요.
시도를 추적 가능한 시리즈로 바꾸기
입력에 식별자를 부여하고 각 변형을 해당 파라미터와 연결한 표를 준비하세요. 이미지 로딩과 저장을 포함한 전체 실행 시간을 측정하고, 이 측정값과 변형 개수를 사용해 창작 피드백에 필요한 시간을 감안하여 3일, 7일, 30일 중에서 선택하세요.
견적 단계에서는 PCIe 변형, 수량, 금액을 확인하세요. 연락처 양식으로 KYC 없는 암호화폐 결제를 선택하기 전에 주문을 저장할 수 있습니다. 이후 출력 검수는 생성된 파일을 열어 모두가 모호한 파일명이 아니라 표의 한 행에 연결될 수 있는지 확인하는 것입니다.