Навчання великих моделей
Навчання великої моделі означає, що багато GPU працюють разом над одним завданням. Запуск швидкий настільки, наскільки швидка його найповільніша ланка, тож мережа й пам’ять важать не менше, ніж модель GPU.
Що найважливіше
Пропускна здатність GPU-GPU
Усередині сервера GPU SXM, з’єднані через NVLink, обмінюються даними набагато швидше, ніж карти PCIe. Найбільше виграють завдання з інтенсивним обміном даними.
Кластерна мережа
Між серверами InfiniBand або добре побудована фабрика RoCE забезпечує завантаженість GPU. Запитайте, яку мережу насправді містить кластерна пропозиція.
Пам’ять на GPU
Більше HBM на GPU означає більші батчі або менше шардів. Перевірте VRAM, перш ніж порівнювати ціни.
Суцільні потужності
Навчанню потрібно багато GPU в одному місці одночасно, тож підтверджена доступність важить не менше за ціну.
Типова конфігурація
Сучасні GPU для дата-центрів (класу Hopper або Blackwell) у форм-факторі SXM, по вісім на вузол, з’єднані InfiniBand або еквівалентом, в одному регіоні.
Як це зазвичай купують
Поширені зарезервовані потужності, потужності із зобов’язанням або виділений кластер, бо запуски тривалі й потребують гарантованої доступності. Bare metal популярний завдяки контролю та стабільній продуктивності.
Поширені помилки
- Порівнювати ціни за GPU, не перевіривши інтерконект.
- Вважати, що опублікована ціна означає, що GPU вільні для запуску на вашу дату.
- Ігнорувати витрати на вихідний трафік і сховище для чекпоінтів і наборів 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.