NVIDIA H200 GPU TEE
H200-Slots für private Modelle.
H200-Kapazität mit hohem Speicher für größeres LLM-Serving, Tuning und geschützte Batch-Jobs.
H200 TEE capacity with 141GB HBM3e memory, confidential GPU mode, CVM runtime, and TEE operations.
Kapazitätszelle
Slot bereit
hardware proof rail
Diese GPU läuft durch denselben verifizierbaren GPU-Nachweispfad.
GPU TEE
H200
GPU TEE
141 GB HBM3e
GPU TEE
TEE proof
Speicher
141 GB HBM3e
Bandbreite
4,8 TB/s
Region
US-West / Indien
Skalieren
1–8 GPUs
Details zum GPU-Käufer
Mehr als nur ein GPU-Angebot.
GPU-Anbieter bleiben meist bei Preis und Verfügbarkeit stehen. Diese Seite macht die zusätzlichen TEE-Anforderungen sichtbar: Laufzeitgrenze, vertraulicher GPU-Modus, Attestierung und Betrieb.
Beste Wahl
GPU-Workload-Form
Zugriff
1–8 GPU-Slots
Verpflichtung
Reservierte H200-Kapazität
Unternehmen
Multi-Node private Modell-Cluster
Checkliste für TEE-Readiness
01
Kapazität
GPU-Speicher, Bandbreite, Region und Skalierung sind vor dem Verkaufsgespräch sichtbar.
02
Cloud-Pfad
Ausführung über Confidential VMs, Bare-Metal-Pfade oder Enterprise-Deployments.
03
TEE-Bereitschaft
Intel TDX, NVIDIA Confidential Computing, Treiber, BIOS und Verifier-Bereitschaft werden von Phala übernommen.
04
Kaufentscheidung
Beginnen Sie mit einem 24-Stunden-Test, reservieren Sie einen Slot oder holen Sie ein Angebot für einen dedizierten Cluster ein.
Technisches GPU-Profil
Verwenden Sie H200, wenn Speicher der Engpass ist.
H200 eignet sich besser für das Serving größerer LLMs, Inferenz mit langem Kontext, geschützte Batch-Jobs und Tuning-Läufe, die mehr Modell- oder KV-Cache-Speicher benötigen, ohne sofort auf einen Blackwell-Cluster zu wechseln.
Speicher
141 GB HBM3e schaffen mehr Raum für größere Modelle und längere Kontexte, bevor Sharding nötig wird.
Bandbreite
4,8 TB/s Speicherbandbreite helfen, speicherintensive Inferenz- und Tuning-Jobs zu versorgen.
Skalieren
Nutze 1–8 GPU-Slots für reservierte Läufe, Benchmark-Fenster oder private Produktions-Model-Serving.
TEE-Schicht
Phala verbindet GPU-Kapazität mit CVM-Isolation, doppelten Nachweisen und TEE-bewussten Abläufen.
Leistungsmetriken für private AI GPU-Planung
relative index
1x
1.9x
LLM-Inferenz
model + KV cache
80GB
141GB
GPU-Speicher
feed batches
3.35TB/s
4.8TB/s
Speicherbandbreite
NVIDIA H100
80GB HBM3
NVIDIA H200
141GB HBM3e
Leistungsvergleich
NVIDIA H200 vs NVIDIA H100
H100 ist der praktische Ausgangspunkt für vertrauliche GPU-Tests. H200 schafft mehr Raum für größere Modelle und längere Kontexte, bevor Sharding nötig wird.
Nutzen Sie diesen Vergleich, um zu entscheiden, ob der Workload ein kurzes H100-Validierungsfenster oder reservierte H200-High-Memory-Kapazität braucht.
GPU-Beschaffungspfade
Wähle den Kaufpfad für den Job.
Teste eine einzelne Maschine, hole ein Angebot für einen reservierten Slot ein oder wechsle in einen dedizierten Cluster, wenn der Workload zur Produktionsinfrastruktur wird.
01 / On-Demand
Teste innerhalb von 24 Stunden eine vertrauliche GPU.
Kurze Testfenster für Builder, die private Inferenz, Model-Serving oder Proof-Generierung validieren.
02 / Slot
Kapazität vor dem nächsten Lauf reservieren.
Planbarer GPU-Zugriff für längere Trainings-, Fine-Tuning- und Benchmark-Fenster.
03 / Unternehmen
Dedizierte Cluster mit TEE-Betrieb.
Individuelle H100-, H200- oder B300-Deals mit TEE-bewusster Infrastrukturunterstützung und Deploy-Planung.
Nachweis-Pfad
Diese GPU ist nützlich, weil sie verifizierbar ist.
Die GPU wird nicht als Rohhardware verkauft. Sie wird über einen Confidential-VM-Pfad mit GPU Confidential Computing und integrierter Dual-Attestation bereitgestellt.
01
CVM-Runtime
Docker-Workloads laufen in einer Intel-TDX-Confidential-VM mit GPU-Passthrough. Die Laufzeit ist gegen den Betreiber abgeschottet und wird vor dem Start des Workloads per Firmware gemessen.
02
GPU-CC-Modus
NVIDIA Confidential Computing versiegelt Modellgewichte, Aktivierungen und KV-Cache im geschützten GPU-Speicher. Die GPU erzwingt die Rechenisolation zusammen mit der CPU TEE.
03
Duale Attestation
Intel TDX und NVIDIA erzeugen jeweils einen signierten Quote. Phala sammelt beide und stellt sie über einen einzigen Verifier bereit, sodass CVM und GPU gemeinsam ihren Nachweis erbringen.
Andere vertrauliche GPUs
Vergleiche den nächsten Kapazitätspfad.
Nutzen Sie dasselbe Marketplace-Modell für H100, H200 und B300: Kapazität, Preis, Region und Nachweisstatus bleiben sichtbar.
Private Ausführung. Verifizierbare Ergebnisse.
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