Videnskabelige workloads og HPC-workloads
Videnskabelig databehandling har andre behov end AI. Mange koder bygger på aritmetik med høj præcision, og nogle skalerer på tværs af noder med tæt kommunikation.
Det vigtigste
Numerisk præcision
Nogle simuleringer kræver formater med høj præcision. Kontrollér, at en GPU’s styrker matcher den præcision, din kode bruger.
Softwarekompatibilitet
Bekræft, at dine biblioteker og din værktøjskæde understøtter den leverandør og generation, du vil leje.
Krav til interconnect
Tæt koblede koder kræver hurtigt netværk mellem noder. Fuldstændigt parallelle koder gør ikke.
Dataopbevaringssted
Forskningsdata kan være underlagt regler om, hvor de må behandles.
En typisk opsætning
Det afhænger af koden. Kør først en benchmark af et lille tilfælde, og skalér derefter til de noder og det netværk, den faktisk har brug for.
Sådan købes det typisk
Korte allokeringer on-demand til udforskning, derefter bunden kapacitet, når workloaden er forstået.
Almindelige fejl
- At antage, at AI-optimerede GPU’er udmærker sig ved enhver præcision.
- At springe en lille benchmark over, før man binder sig til en stor allokering.
- At overse krav til dataopbevaringssted.
Begreber, du bør kende
Dette er generel vejledning, ikke en anbefaling af en bestemt udbyder eller pris. Se de aktuelle tilbud, og bekræft tilgængelighed og vilkår med udbyderen.
Klar til at se på reelle muligheder?
Se fulgte tilbud med deres kilder og datoer, eller bed Kova om at dimensionere det for dig.