Träning av stora modeller
Att träna en stor modell innebär att många GPU:er arbetar tillsammans på ett jobb. Körningen går aldrig snabbare än sin långsammaste länk, så nätverk och minne spelar lika stor roll som GPU-modellen.
Det viktigaste
GPU-till-GPU-bandbredd
Inuti en server kommunicerar SXM-GPU:er som är sammankopplade med NVLink mycket snabbare än PCIe-kort. Kommunikationstunga jobb har störst nytta av det.
Klusternätverk
Mellan servrar håller InfiniBand eller en välbyggd RoCE-sammankoppling GPU:erna sysselsatta. Fråga vilket nätverk ett klustererbjudande faktiskt omfattar.
Minne per GPU
Mer HBM per GPU innebär större batchstorlekar eller färre uppdelningar. Kontrollera VRAM innan du jämför priser.
Sammanhängande kapacitet
Träning kräver många GPU:er på samma plats samtidigt, så bekräftad tillgänglighet spelar lika stor roll som priset.
En typisk uppsättning
Nyare datacenter-GPU:er (Hopper- eller Blackwell-klass) i formfaktorn SXM, åtta per nod, sammankopplade med InfiniBand eller motsvarande, i en region.
Så köps det oftast
Reserverad eller bunden kapacitet eller ett dedikerat kluster är vanligt, eftersom körningarna är långa och kräver garanterad tillgänglighet. Bare metal är populärt för kontroll och jämn prestanda.
Vanliga misstag
- Att jämföra priser per GPU utan att kontrollera sammankopplingen.
- Att anta att ett listat pris betyder att GPU:erna är lediga att starta på ditt datum.
- Att bortse från kostnader för utgående trafik och lagring för checkpoints och datamängder.
Begrepp att känna till
Det här är allmän vägledning, inte en rekommendation av en viss leverantör eller ett visst pris. Kontrollera aktuella erbjudanden och bekräfta tillgänglighet och villkor med leverantören.
Redo att titta på verkliga alternativ?
Se spårade erbjudanden med källor och datum, eller be Kova dimensionera åt dig.