명확한 단일 카드 애플리케이션
모델을 로드하고 배치를 처리하고 결과를 내보내는 프로세스부터 시작하세요. 입력 크기와 요청 수를 고정하세요. 이 단순한 시나리오를 통해 다음 작업이 GPU 메모리, 데이터, Python 로직 중 어디에 집중되어야 하는지 파악할 수 있습니다.
80GB라면 24GB 또는 48GB 카드보다 더 큰 워크로드를 탐색할 수 있으면서도 관리할 메모리 영역이 하나로 유지됩니다. 다만 엔진의 임시 할당을 위한 여유는 남겨두세요.
커널만큼 전송도 관찰하기
두 호출 사이에 같은 데이터를 다시 로드하는 프로그램은 실행 시간의 상당 부분을 실제 연산 밖에서 보낼 수 있습니다. CPU 준비, 전송, 실행, 결과 회수를 각각 따로 측정하세요. CUDA 측정에서는 비동기 실행을 고려하여 작업 제출 시간만 측정하지 않도록 하세요.
사용 중인 PyTorch 버전과 프로젝트의 컴파일된 라이브러리로 동작을 검증하세요. 실행 경로를 수정하기 전에 최적화 없는 시도를 비교 기준으로 남겨두세요.
H100 포맷을 혼동하지 않고 비교하기
H100 SXM과 H100 PCIe는 동일한 하드웨어 구성을 의미하지 않습니다. 분산 통신에서의 동작을 측정하는 것이 연구상 정당하다면 SXM을 선택하세요. 단일 카드 워크로드가 80GB를 초과한다면 H200을 선택하는 편이 낫습니다. A100 SXM은 이미 검증된 Ampere 환경을 위한 대안으로 검토할 만합니다.
결정을 내리기 위해 대여하기
3일 요금제는 초기 프로파일을 확립하는 데 사용할 수 있습니다. 7일 동안에는 여러 배치 크기를 테스트하고 비교 보고서를 남기세요. 30일 동안에는 안정적인 식별자로 실행과 그 추적을 관리하세요.
구성기에서 기간, 배치 수, 준비를 선택한 다음 계정을 만들거나 로그인하세요. 결제는 선택한 자산과 네트워크를 따릅니다. 송금 후 «결제했습니다»를 누르면 주문에 신고가 추가되며, Kernodeck 계정에서 이를 확인할 수 있습니다.