Menyiapkan migrasi perangkat lunak secara menyeluruh
Daftarkan komponen yang menjalankan komputasi GPU: PyTorch, pustaka attention, kuantisasi, dan kemungkinan operator buatan sendiri. Skrip Python yang portabel dapat bergantung pada ekstensi yang eksklusif CUDA. Verifikasi setiap komponen pada versi ROCm yang dipilih sebelum menjalankan kampanye besar.
Dalam PyTorch untuk ROCm, antarmuka torch.cuda tetap digunakan untuk merujuk GPU. Jadi jangan mengganti semua kemunculannya secara mekanis dengan « hip »: identifikasi backend yang terpasang dan uji komputasi kecil yang nyata.
Memanfaatkan 192 GB dengan uji yang representatif
Kapasitas ini memberi ruang bagi model, aktivasi, atau cache berukuran besar. Kapasitas ini tidak dengan sendirinya dapat menyimpulkan ukuran maksimum sebuah model: presisi, panjang input, metode adaptasi, dan ruang temporer mengubah kebutuhan total.
Siapkan kasus yang mencakup input terpanjang Anda dan checkpoint penuh. Bandingkan hasil numerik migrasi dengan toleransi yang ditetapkan untuk tugas Anda, bukan dengan asumsi implisit bahwa berkas harus identik antarplatform.
Kapan mempertahankan jalur NVIDIA
Jika ekstensi inti tidak memiliki jalur ROCm yang dapat digunakan, H200 SXM dengan 141 GB dapat menyederhanakan proyek dengan tetap berada di CUDA. Untuk perangkat lunak yang sudah portabel tetapi beban kerjanya lebih kecil, bandingkan juga kebutuhan nyata dengan kartu 80 GB. Memori tambahan harus menyelesaikan masalah yang teridentifikasi, bukan sekadar menggantikan diagnosis.
Memecah penyewaan menjadi tahap validasi
Gunakan 3 hari untuk memasang, menguji, dan mencatat selisih; 7 hari untuk menstabilkan dependensi dan membandingkan output Anda; 30 hari untuk kampanye yang jalur ROCm-nya sudah tervalidasi. Catat distribusi sistem dan versi pustaka di dalam manifes.
Pilih MI300X, durasi, lot, dan persiapan yang sesuai dengan stack ROCm Anda. Nama depan, nama belakang, dan email tetap menjadi data pemesanan; tidak ada dokumen identitas KYC yang diminta. Selanjutnya pilih metode crypto dan tandai transfer dengan “Saya sudah bayar”.