Wissenschaftliche und HPC-Workloads
Wissenschaftliches Rechnen hat andere Anforderungen als KI. Viele Codes setzen auf hochpräzise Arithmetik, und einige skalieren über mehrere Knoten hinweg mit enger Kommunikation.
Worauf es am meisten ankommt
Numerische Genauigkeit
Manche Simulationen benötigen Formate mit hoher Genauigkeit. Prüfen Sie, ob die Stärken einer GPU zu der Genauigkeit passen, die Ihr Code verwendet.
Softwarekompatibilität
Vergewissern Sie sich, dass Ihre Bibliotheken und Ihre Toolchain den Hersteller und die Generation unterstützen, die Sie mieten möchten.
Anforderungen an den Interconnect
Eng gekoppelte Codes benötigen ein schnelles Netzwerk zwischen den Knoten. Trivial parallelisierbare Codes nicht.
Datenresidenz
Forschungsdaten können Vorgaben dazu unterliegen, wo sie verarbeitet werden dürfen.
Eine typische Konfiguration
Das hängt vom Code ab. Führen Sie zunächst einen Benchmark an einem kleinen Fall durch und skalieren Sie dann auf die Knoten und das Netzwerk, die tatsächlich benötigt werden.
Wie üblicherweise beschafft wird
Kurze On-Demand-Allokationen für die Erkundung, danach Kapazität mit Bindung, sobald der Workload verstanden ist.
Häufige Fehler
- Davon ausgehen, dass auf KI optimierte GPUs bei jeder Genauigkeit hervorragend sind.
- Auf einen kleinen Benchmark verzichten, bevor man sich auf eine große Allokation festlegt.
- Anforderungen an die Datenresidenz übersehen.
Begriffe, die Sie kennen sollten
Dies ist eine allgemeine Orientierung, keine Empfehlung für einen bestimmten Anbieter oder Preis. Prüfen Sie aktuelle Angebote und bestätigen Sie Verfügbarkeit und Konditionen beim Anbieter.
Möchten Sie sich konkrete Optionen ansehen?
Sehen Sie sich erfasste Angebote mit ihren Quellen und Datumsangaben an oder bitten Sie Kova, die Dimensionierung für Sie zu übernehmen.