Bilimsel ve HPC iş yükleri
Bilimsel hesaplamanın ihtiyaçları yapay zekâdan farklıdır. Pek çok kod yüksek hassasiyetli aritmetiğe dayanır ve bazıları sıkı iletişimle düğümler arasında ölçeklenir.
En önemli olan
Sayısal hassasiyet
Bazı simülasyonlar yüksek hassasiyetli biçimler gerektirir. Bir GPU’nun güçlü yönlerinin kodunuzun kullandığı hassasiyetle örtüştüğünü kontrol edin.
Yazılım uyumluluğu
Kütüphanelerinizin ve araç zincirinizin kiralamayı planladığınız üreticiyi ve nesli desteklediğini teyit edin.
Ara bağlantı ihtiyaçları
Sıkı bağlı kodlar düğümler arasında hızlı ağ gerektirir. Kolayca paralelleştirilebilen kodlar gerektirmez.
Veri yerelliği
Araştırma verileri, nerede işlenebileceğine ilişkin kurallara tabi olabilir.
Tipik bir kurulum
Koda bağlıdır. Önce küçük bir senaryoda benchmark yapın, ardından gerçekten ihtiyaç duyduğu düğümlere ve ağa ölçekleyin.
Genellikle nasıl satın alınır
Keşif için kısa süreli isteğe bağlı tahsisler, iş yükü anlaşıldıktan sonra taahhütlü kapasite.
Yaygın hatalar
- Yapay zekâ için optimize edilmiş GPU’ların her hassasiyette üstün olduğunu varsaymak.
- Büyük bir tahsise taahhütte bulunmadan önce küçük bir benchmark’ı atlamak.
- Veri yerelliği gereksinimlerini gözden kaçırmak.
Bilinmesi gereken terimler
Bu genel bir rehberdir; belirli bir sağlayıcı veya fiyat için öneri değildir. Güncel teklifleri kontrol edin ve kullanılabilirliği ve koşulları sağlayıcıyla teyit edin.
Gerçek seçeneklere bakmaya hazır mısınız?
Takip edilen teklifleri kaynakları ve tarihleriyle görün ya da boyutlandırmayı Kova’ya bırakın.