AI A100
फ़ाइन-ट्यूनिंग और इन्फ़रेंस
$1,199.00/माह मासिक बिल होता है — कभी भी रद्द करें
- NVIDIA A100
- 80 GB HBM VRAM
- 16 vCPU कोर
- 120 GB RAM
- 1 TB NVMe Gen4
- CUDA + cuDNN पहले से इंस्टॉल्ड
- PyTorch और TensorFlow तैयार
- पूरा GPU आइसोलेशन
NVIDIA GPU — CUDA तैयार
इंफ़्रास्ट्रक्चर जो बना है AI वर्कलोड के लिए
CUDA तैयार के साथ NVIDIA A100 और H100, पहले से इंस्टॉल्ड PyTorch और TensorFlow, और GPU के बीच NVLink — दिनों में नहीं, मिनटों में अपने मॉडल ट्रेन करना शुरू करें। आपका GPU, पूरी तरह अलग।
पहले बूट से ही CUDA-तैयार
1,979 हर H100 पर TFLOPS FP16
0 GB हर GPU पर HBM VRAM
0 GB/s NVLink GPU इंटरकनेक्ट
24/7 AI-जानकार एक्सपर्ट सपोर्ट
अपने वर्कलोड के लिए सही GPU पावर चुनें
हल्के इन्फ़रेंस से लेकर भारी LLM ट्रेनिंग तक — डेडिकेटेड GPU, कभी शेयर्ड नहीं, कभी टाइम-स्लाइस्ड नहीं।
AI H100
गंभीर मॉडल ट्रेनिंग
$2,499.00/माह मासिक बिल होता है — कभी भी रद्द करें
- NVIDIA H100 SXM
- 80 GB HBM VRAM
- 26 vCPU कोर
- 200 GB RAM
- 2 TB NVMe Gen4
- NVLink इंटरकनेक्ट
- AI A100 में जो कुछ है वह सब
- HBM3 — 3.35 TB/s बैंडविड्थ
- स्केलिंग के लिए NVLink-तैयार
AI Cluster
मल्टी-GPU NVLink फ़ैब्रिक
रिक्वेस्ट पर कीमत हमारे इंजीनियरों के साथ तय किए गए कस्टम क्लस्टर
- 4× NVIDIA H100 SXM
- 320 GB HBM VRAM
- 96 vCPU कोर
- 768 GB RAM
- 8 TB NVMe Gen4
- NVLink इंटरकनेक्ट
- NVLink 600 GB/s पर 4× H100
- डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए ट्यून्ड
- डेडिकेटेड सॉल्यूशंस इंजीनियर
हर AI सर्वर में शामिल
- CUDA Toolkit + cuDNN पहले से इंस्टॉल्ड
- PyTorch + TensorFlow तैयार
- पूरा GPU आइसोलेशन
- डेटासेट के लिए हाई-स्पीड NVMe
- पूरा रूट एक्सेस
- चेकपॉइंट के लिए स्नैपशॉट
- DDoS-सुरक्षित एंडपॉइंट
- 24/7 स्पेशलिस्ट सपोर्ट
प्लान तुलना
हर जगह वही सॉफ़्टवेयर स्टैक — VRAM, TFLOPS और इंटरकनेक्ट के हिसाब से चुनें।
| फ़ीचर | AI A100 | AI H100 | AI Cluster |
|---|---|---|---|
| GPU | |||
| GPU मॉडल | A100 80GB | H100 80GB SXM | 4× H100 SXM |
| VRAM | 80 GB HBM2e | 80 GB HBM3 | 320 GB HBM3 |
| FP16 कंप्यूट | 312 TFLOPS | 1,979 TFLOPS | 7,916 TFLOPS |
| NVLink इंटरकनेक्ट | ✓ | ✓ | |
| कंप्यूट | |||
| vCPU कोर | 16 | 26 | 96 |
| सिस्टम RAM | 120 GB | 200 GB | 768 GB |
| स्टोरेज और नेटवर्क | |||
| NVMe Gen4 स्टोरेज | 1 TB | 2 TB | 8 TB |
| नेटवर्क | 10 Gbps | 10 Gbps | 25 Gbps |
| सॉफ़्टवेयर | |||
| CUDA + cuDNN पहले से इंस्टॉल्ड | ✓ | ✓ | ✓ |
| PyTorch और TensorFlow तैयार | ✓ | ✓ | ✓ |
| Docker + NVIDIA toolkit | ✓ | ✓ | ✓ |
| मैनेजमेंट | |||
| पूरा रूट एक्सेस | ✓ | ✓ | ✓ |
| स्नैपशॉट | ✓ | ✓ | ✓ |
| अरबी और अंग्रेज़ी पैनल | ✓ | ✓ | ✓ |
| डेडिकेटेड इंजीनियर | ✓ | ||
हार्डवेयर — NVIDIA A100 और H100
वे GPU जिन पर AI इंडस्ट्री ने स्टैंडर्डाइज़ किया — सिर्फ़ आपके लिए, कभी बांटे नहीं जाते, कभी टाइम-शेयर्ड नहीं होते।
- 80 GB HBM2e VRAM
- 312 TFLOPS (FP16)
- 2 TB/s मेमोरी बैंडविड्थ
इसके लिए आदर्श: फ़ाइन-ट्यूनिंग, प्रोडक्शन इन्फ़रेंस, मिड-स्केल ट्रेनिंग
- 80 GB HBM3 VRAM
- 1,979 TFLOPS (FP16)
- 3.35 TB/s मेमोरी बैंडविड्थ
इसके लिए आदर्श: बड़े LLM ट्रेनिंग, मल्टी-GPU क्लस्टर, रिसर्च
आप क्या बना सकते हैं?
पांच वर्कलोड जो हमारा GPU फ़्लीट रोज़ चलाता है — पहले से मौजूद स्टैक के साथ।
हर मीट्रिक पर बेंचमार्क परफ़ॉर्मेंस
वे नंबर जो आपके ट्रेनिंग समय को तय करते हैं — गिने गए, सिर्फ़ वादे नहीं।
0 TFLOPS FP16 — H100
0 हर GPU पर GB VRAM
3.35 TB/s मेमोरी बैंडविड्थ — H100
0 GB/s NVLink इंटरकनेक्ट
0 MB/s NVMe डेटासेट रीड
आपका स्टैक पहले से इंस्टॉल्ड है
कोई ड्राइवर ढूंढने का झंझट नहीं, कोई CUDA वर्शन की उलझन नहीं — बूट करें, एनवायरनमेंट चालू करें, ट्रेनिंग शुरू करें।
CUDA + cuDNN हर GPU फ़्रेमवर्क की नींव — ड्राइवर से वर्शन-मैच्ड। पहले से इंस्टॉल्ड 
PyTorch पूरे CUDA सपोर्ट के साथ पहले से इंस्टॉल्ड — torch.cuda.is_available() पहले से ही true है। पहले से इंस्टॉल्ड 
TensorFlow GPU सपोर्ट पहले से चालू, XLA तैयार। पहले से इंस्टॉल्ड 
Hugging Face Transformers + Diffusers — एक मॉडल पुल करें और कुछ ही मिनटों में चलाएं। पहले से इंस्टॉल्ड 
JupyterLab ब्राउज़र में, असली GPU पर रिसर्च और एक्सपेरिमेंट करें। एक कमांड दूर 
Docker + NVIDIA आइसोलेटेड, रीप्रोड्यूसिबल ट्रेनिंग एनवायरनमेंट के लिए Container Toolkit। एक कमांड दूर GPU स्पीड पर स्टोरेज और नेटवर्क
भूखा GPU बर्बाद GPU है — डेटा पाथ इसके साथ बना रहता है।
हाई-स्पीड NVMe 7,000 MB/s डेटासेट रीड कभी आपके epoch टाइम को नहीं रोकतीं।
10Gbps+ नेटवर्क 10–25 Gbps चेकपॉइंट और डेटासेट घंटों में नहीं, मिनटों में मूव करें।
NVLink इंटरकनेक्ट 600 GB/s GPU-टू-GPU बैंडविड्थ जो मल्टी-GPU ट्रेनिंग को स्केल करता है।
आपके मॉडल आपके ही रहते हैं
ट्रेनिंग डेटा और वेट बिज़नेस सीक्रेट हैं — प्लेटफ़ॉर्म उन्हें वैसे ही ट्रीट करता है।
यूरोपियन रीजन में GPU क्षमता
AI सर्वर हमारे यूरोपीय डेटासेंटर में डिप्लॉय होते हैं। नीचे दिए गए डेटासेंटर आज बिक्री पर हैं।
Hostrena पर मॉडल शिप करने वाली टीमें
A100 पर 8 घंटे से कम में Llama 3 70B फ़ाइन-ट्यून किया — NVLink सेटअप ने मल्टी-GPU ट्रेनिंग को असल में सहज बना दिया।
10k रिक्वेस्ट/मिनट पर प्रोडक्शन इन्फ़रेंस चला रहे हैं — पीक पर भी लेटेंसी कभी 180ms से ज़्यादा नहीं गई।
एक बड़े क्लाउड से स्विच किया — वही TFLOPS के साथ हमारे ट्रेनिंग रन पर हर महीने 35% बचत हुई।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या CUDA पहले से इंस्टॉल्ड है?
हां — CUDA Toolkit और cuDNN पहले से इंस्टॉल्ड और ड्राइवर से वर्शन-मैच्ड आते हैं। PyTorch और TensorFlow पहले बूट से ही GPU देख लेते हैं।
A100 और H100 में क्या फ़र्क़ है?
H100 नई जनरेशन है: ~6× ज़्यादा FP16 कंप्यूट (312 के मुक़ाबले 1,979 TFLOPS), तेज़ HBM3 मेमोरी (2 के मुक़ाबले 3.35 TB/s) और एक ज़्यादा मज़बूत ट्रांसफ़ॉर्मर इंजन। फ़ाइन-ट्यूनिंग और इन्फ़रेंस के लिए A100 अभी भी बेहतरीन वैल्यू है।
क्या मैं GPU के साथ Docker इस्तेमाल कर सकता हूं?
हां — Docker और NVIDIA Container Toolkit तैयार हैं, इसलिए `--gpus all` रीप्रोड्यूसिबल ट्रेनिंग एनवायरनमेंट के लिए तुरंत काम करता है।
मैं बड़े डेटासेट सर्वर पर कैसे भेजूं?
10–25 Gbps नेटवर्क पर rsync/scp या ऑब्जेक्ट स्टोरेज टूलिंग से। बड़े प्लान पर 1 TB का डेटासेट आधे घंटे से भी कम में पहुंच जाता है।
क्या मैं कई GPU कनेक्ट कर सकता हूं?
हां — AI Cluster टियर 4× H100 को NVLink पर 600 GB/s से जोड़ता है, डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए ट्यून्ड। बड़े फ़ैब्रिक के लिए सेल्स से बात करें।
क्या Jupyter पहले से तैयार है?
JupyterLab एक कमांड से इंस्टॉल होता है और पैनल क्विक-स्टार्ट में डॉक्यूमेंटेड है — कई टीमें इसे बिल्ट-इन फ़ायरवॉल नियमों के पीछे चलाती हैं।
हर GPU पर कितना VRAM उपलब्ध है?
A100 (HBM2e) और H100 (HBM3) दोनों पर 80 GB HBM — क्वांटाइज़ेशन के साथ 70B-पैरामीटर इन्फ़रेंस के लिए, या मॉडल पैरेललिज़्म के साथ ट्रेनिंग के लिए काफ़ी।
क्या GPU असल में डेडिकेटेड है?
पूरी तरह — कोई MIG फ़्रैक्शन नहीं, कोई टाइम-स्लाइसिंग नहीं, कोई शेयरिंग नहीं। GPU nvidia-smi में पूरी तरह आपका दिखता है, क्योंकि वह है।
मैं मॉडल चेकपॉइंट सुरक्षित रूप से कैसे स्टोर करूं?
चेकपॉइंट माइलस्टोन पर सर्वर का स्नैपशॉट लें, या चेकपॉइंट को बॉक्स से बाहर ऑब्जेक्ट स्टोरेज में सिंक करें — दोनों तरीके पैनल में डॉक्यूमेंटेड हैं।
किन रीजन में GPU क्षमता है?
आज फ्रैंकफ़र्ट (FRA-1) और हेलसिंकी (HEL-1) — दोनों GDPR-फ्रेंडली EU रीजन। नए रीजन डेटासेंटर पेज पर अनाउंस होते हैं।
क्या मैं इन्फ़रेंस API पब्लिकली चला सकता हूं?
हां — क्लाउड फ़ायरवॉल और DDoS सुरक्षा के पीछे अपने पोर्ट एक्सपोज़ करें। कई क्लाइंट सीधे अपने AI सर्वर से प्रोडक्शन ट्रैफ़िक सर्व करते हैं।
क्या सालाना छूट है?
हां — सालाना बिलिंग हर GPU प्लान पर 15% बचाती है।
क्लस्टर के लिए "रिक्वेस्ट पर कीमत" का क्या मतलब है?
मल्टी-GPU फ़ैब्रिक हमारे इंजीनियरों के साथ तय किए जाते हैं — GPU, इंटरकनेक्ट, स्टोरेज और नेटवर्क एक कस्टम पैकेज के तौर पर बताए जाते हैं।
क्या आप स्पॉट/इंटरप्टिबल कीमत सपोर्ट करते हैं?
अभी नहीं — सभी GPU सर्वर रिज़र्व्ड और स्थायी हैं। बर्स्ट वर्कलोड के लिए, कभी-भी-रद्द-करें वाली मासिक बिलिंग आपको लचीलापन देती है।
मैं कितनी जल्दी शुरू कर सकता हूं?
A100 और H100 सर्वर आमतौर पर ऑर्डर के कुछ ही मिनटों में ऑनलाइन हो जाते हैं; क्लस्टर 1–2 कामकाजी दिनों में एक इंजीनियर के साथ प्रोविज़न होते हैं।
क्या मैं यहां Llama या Mistral जैसे ओपन मॉडल फ़ाइन-ट्यून कर सकता हूं?
यह सबसे आम वर्कलोड है जो हम देखते हैं। एक अकेला A100 80GB LoRA या QLoRA के साथ 7B–13B पैरामीटर मॉडल आराम से फ़ाइन-ट्यून करता है; बड़े मॉडल की फ़ुल-प्रिसिज़न ट्यूनिंग के लिए H100 या NVLink के साथ मल्टी-GPU सेटअप चाहिए। डेटासेट लोकल NVMe स्क्रैच स्पेस पर स्टेज होते हैं, चेकपॉइंट किसी भी S3-कम्पैटिबल स्टोरेज पर पुश होते हैं, और पहले से बना PyTorch एनवायरनमेंट आपको पहले घंटे के अंदर टोकनाइज़र से ट्रेनिंग तक ले जाता है।
आज ही अपने मॉडल ट्रेन करना शुरू करें
CUDA तैयार, PyTorch इंस्टॉल्ड, पूरी तरह आपका एक GPU। पहले epoch तक मिनटों में — कोई सेटअप मैराथन नहीं।
A100 $1,199/माह से — सालाना बिलिंग 15% बचाती है।