वैज्ञानिक और HPC वर्कलोड
वैज्ञानिक कंप्यूटिंग की ज़रूरतें AI से अलग होती हैं। कई कोड उच्च-प्रिसिज़न अंकगणित पर निर्भर होते हैं, और कुछ घनिष्ठ संचार के साथ कई नोड में स्केल होते हैं।
सबसे ज़्यादा क्या मायने रखता है
संख्यात्मक प्रिसिज़न
कुछ सिमुलेशन को उच्च-प्रिसिज़न फ़ॉर्मेट चाहिए। जाँचें कि GPU की ख़ूबियाँ आपके कोड द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली प्रिसिज़न से मेल खाती हैं।
सॉफ़्टवेयर संगतता
पुष्टि करें कि आपकी लाइब्रेरी और टूलचेन उस विक्रेता और पीढ़ी को सपोर्ट करते हैं जिसे आप किराए पर लेना चाहते हैं।
इंटरकनेक्ट की ज़रूरतें
घनिष्ठ रूप से जुड़े कोड को नोड के बीच तेज़ नेटवर्किंग चाहिए। पूरी तरह समानांतर चलने वाले कोड को नहीं।
डेटा रेज़िडेंसी
रिसर्च डेटा पर इस बारे में नियम लागू हो सकते हैं कि उसे कहाँ प्रोसेस किया जा सकता है।
एक सामान्य सेटअप
यह कोड पर निर्भर करता है। पहले एक छोटे केस का बेंचमार्क करें, फिर उतने नोड और नेटवर्क तक स्केल करें जितने की वास्तव में ज़रूरत है।
इसे आमतौर पर कैसे ख़रीदा जाता है
खोजबीन के लिए ऑन-डिमांड छोटे आवंटन, फिर वर्कलोड समझ आने के बाद कमिटेड क्षमता।
आम गलतियाँ
- यह मान लेना कि AI के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए GPU हर प्रिसिज़न में बेहतरीन होते हैं।
- बड़े आवंटन की प्रतिबद्धता से पहले छोटा बेंचमार्क छोड़ देना।
- डेटा रेज़िडेंसी की आवश्यकताओं को नज़रअंदाज़ करना।
यह सामान्य मार्गदर्शन है, किसी ख़ास प्रोवाइडर या कीमत की सिफ़ारिश नहीं। मौजूदा ऑफ़रिंग देखें और प्रोवाइडर से उपलब्धता और शर्तों की पुष्टि करें।
असली विकल्प देखने के लिए तैयार हैं?
ट्रैक की गई ऑफ़रिंग उनके स्रोतों और तारीखों के साथ देखें, या Kova से आकार तय करने को कहें।