Un'applicazione mono-scheda leggibile
Inizia con un processo che carica il suo modello, elabora un lotto ed esporta un risultato. Fissa la dimensione degli input e il numero di richieste. Questo scenario semplice permette di identificare se il prossimo sforzo deve concentrarsi sulla memoria GPU, sui dati o sulla logica Python.
Con 80 GB, puoi esplorare carichi più voluminosi rispetto a una scheda da 24 o 48 GB, mantenendo un solo dominio di memoria da gestire. Prevedi comunque un margine per le allocazioni temporanee del tuo motore.
Osservare i trasferimenti tanto quanto il kernel
Un programma che ricarica gli stessi dati tra due chiamate può passare una parte importante del suo tempo fuori dal calcolo utile. Cronometra separatamente preparazione CPU, trasferimento, esecuzione e recupero del risultato. Per le misure CUDA, tieni conto dell'esecuzione asincrona per non misurare soltanto la sottomissione del lavoro.
Valida il funzionamento con la tua versione di PyTorch e le librerie compilate del progetto. Mantieni una prova senza ottimizzazione come punto di confronto prima di modificare il percorso di esecuzione.
Confrontare senza confondere i formati H100
L'H100 SXM e l'H100 PCIe non descrivono la stessa configurazione hardware. Scegli l'SXM se il tuo studio giustifica la misurazione del suo comportamento per scambi distribuiti. Scegli invece H200 quando il tuo carico mono-scheda supera gli 80 GB. L'A100 SXM resta un'alternativa da esaminare per un ambiente Ampere già qualificato.
Noleggiare per produrre una decisione
Un forfait di 3 giorni può servire a stabilire il profilo iniziale. Su 7 giorni, testa diverse dimensioni di lotto e conserva un rapporto comparativo; su 30 giorni, organizza le esecuzioni e il loro monitoraggio con identificatori stabili.
Scegli la durata, il numero di lotti e la preparazione nel configuratore, poi crea il tuo account o accedi. Il pagamento segue l'asset e la rete selezionati. Dopo il tuo trasferimento, «Ho pagato» aggiunge una segnalazione all'ordine, che ritrovi nel tuo account Kernodeck.