Grote modellen trainen
Een groot model trainen betekent dat veel GPU’s samen aan één taak werken. De run is maar zo snel als de traagste schakel, dus het netwerk en het geheugen zijn even belangrijk als het GPU-model.
Wat het meest telt
GPU-naar-GPU-bandbreedte
Binnen een server communiceren via NVLink verbonden SXM-GPU’s veel sneller dan PCIe-kaarten. Communicatie-intensieve taken hebben daar het meeste baat bij.
Clusternetwerken
Tussen servers houdt InfiniBand of een goed opgebouwde RoCE-fabric GPU’s bezig. Vraag welk netwerk een clusteraanbieding werkelijk omvat.
Geheugen per GPU
Meer HBM per GPU betekent grotere batches of minder shards. Controleer het VRAM voordat u prijzen vergelijkt.
Aaneengesloten capaciteit
Training vereist veel GPU’s op dezelfde plek op hetzelfde moment, dus bevestigde beschikbaarheid is even belangrijk als de prijs.
Een typische opzet
Recente datacenter-GPU’s (Hopper- of Blackwell-klasse) in SXM-vormfactor, acht per node, verbonden via InfiniBand of gelijkwaardig, in één regio.
Hoe het meestal wordt ingekocht
Gereserveerde of vastgelegde capaciteit of een dedicated cluster is gebruikelijk, omdat runs lang duren en gegarandeerde beschikbaarheid vereisen. Bare metal is populair vanwege controle en constante prestaties.
Veelgemaakte fouten
- Prijzen per GPU vergelijken zonder de interconnect te controleren.
- Aannemen dat een vermelde prijs betekent dat de GPU’s op uw datum vrij zijn om te starten.
- Egress- en opslagkosten voor checkpoints en datasets negeren.
Termen om te kennen
Dit is algemene informatie, geen aanbeveling voor een specifieke aanbieder of prijs. Bekijk de actuele aanbiedingen en bevestig beschikbaarheid en voorwaarden bij de aanbieder.
Klaar om naar echte opties te kijken?
Bekijk gevolgde aanbiedingen met hun bronnen en data, of laat Kova de dimensionering voor u doen.