Наукові та HPC-навантаження
Наукові обчислення мають інші потреби, ніж ШІ. Багато кодів покладаються на арифметику високої точності, а деякі масштабуються між вузлами з тісним обміном даними.
Що найважливіше
Числова точність
Деякі симуляції потребують форматів високої точності. Перевірте, чи сильні сторони GPU відповідають точності, яку використовує ваш код.
Програмна сумісність
Переконайтеся, що ваші бібліотеки та інструменти підтримують вендора й покоління, які ви плануєте орендувати.
Потреби в інтерконекті
Тісно пов’язаним кодам потрібна швидка мережа між вузлами. Тривіально паралельним — ні.
Резидентність даних
Дослідницькі дані можуть підпадати під правила щодо того, де їх можна обробляти.
Типова конфігурація
Залежить від коду. Спершу проведіть бенчмарк на невеликому прикладі, потім масштабуйте до тих вузлів і мережі, які справді потрібні.
Як це зазвичай купують
Короткі виділення on-demand для дослідження, потім потужності із зобов’язанням, щойно навантаження стане зрозумілим.
Поширені помилки
- Вважати, що оптимізовані для ШІ GPU чудово працюють з будь-якою точністю.
- Пропускати невеликий бенчмарк перед зобов’язанням щодо великого виділення.
- Не враховувати вимоги до резидентності даних.
Терміни, які варто знати
Це загальні рекомендації, а не порада щодо конкретного провайдера чи ціни. Перегляньте актуальні пропозиції та підтвердьте доступність і умови у провайдера.
Готові переглянути реальні варіанти?
Перегляньте відстежувані пропозиції з їхніми джерелами та датами або попросіть Kova підібрати ресурси для вас.