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2 × NVIDIA B200 SXM

Das Paket aus zwei B200 SXM richtet sich an Experimente, die einen expliziten Grund haben, zwei GPUs zu verwenden: ein Modell aufteilen, ein Training verteilen oder zwei unabhängige Varianten ausführen. Jede Karte verfügt über 180 GB HBM3e; Ihre Softwarestrategie bestimmt, wie diese Kapazitäten genutzt werden.

Ihre Konfiguration

GPUs pro Los
2
Speicher pro GPU
180 Go
Speichertyp
HBM3e
Verfügbarer Bestand
4 Lose zu je 2

Pakete für 3, 7 oder 30 Tage. Die Anzahl der Lose wird im nächsten Schritt gewählt.

Krypto-Zahlung ohne KYC und ohne Ausweis; Vorname, Nachname und E-Mail zur Auftragsverfolgung.

Der Zahlungsablauf
Ihre Mietdauer3 / 7 / 30 Tage

2 × NVIDIA B200 SXM

2 GPUs inklusive · 180 GB pro Karte · HBM3e

Paketgesamtpreis · 3 Tage

887,57 USD

4 Lose mit je 2 Karten verfügbar.

Diese Konfiguration mieten

Zuerst festlegen, was sich die beiden Karten teilen

Beim klassischen Datenparallelismus behält jede GPU eine Kopie des Modells und erhält einen Teil des Batches. Für ein Modell, das zu groß für eine einzelne Karte ist, braucht es eine Aufteilung der Parameter oder der Schichten. Die addierten 360 GB bilden also nicht automatisch eine einzige Zuweisung. Schreiben Sie Ihre Hypothese vor der Miete auf: den globalen Batch erhöhen, die Zeit eines Schritts reduzieren oder eine Ausführung ermöglichen.

Ein Aufteilungstest, der zu einem Ergebnis führt

Beginnen Sie mit demselben reduzierten Datensatz auf einer Karte, falls das Modell darauf passt, und dann auf zwei. Erfassen Sie den Speicherspitzenwert jeder GPU, die Zeit pro Schritt nach dem Aufwärmen und die Kosten des Austauschs. Eine fast leere Karte und eine gesättigte deuten auf eine unausgewogene Aufteilung hin. Zwei unabhängige Experimente können nützlicher sein als ein verteiltes Training, wenn Ihre Frage mehrere Hyperparameter betrifft.

Halten Sie während dieses Vergleichs die Präzision und die Anzahl der verarbeiteten Beispiele konstant. Eine Verbesserung, die durch gleichzeitige Änderung des Zahlenformats und der Batch-Größe erzielt wird, ließe sich kaum der Hardware zuschreiben.

Den Blackwell-Stack vorbereiten und eine Alternative wählen

Vergewissern Sie sich, dass Ihre PyTorch-Version, Ihre CUDA-Distribution und die kompilierten Erweiterungen korrekt auf Blackwell ausgerichtet sind. Ein benutzerdefinierter Kernel, der mit einer anderen Generation kompatibel ist, reicht nicht aus, um diese Kompatibilität zu belegen. Testen Sie die wesentlichen Operationen vor der vollständigen Kampagne. Wenn Ihr Modell und sein Ausführungsspielraum auf 141 GB passen, erlaubt der H200 die Untersuchung einer Ausführung auf einer einzigen GPU; der MI300X eröffnet eine weitere Möglichkeit für ein für ROCm vorbereitetes Projekt.

Ein nutzbares Forschungsfenster reservieren

Drei Tage eignen sich für eine im Voraus vorbereitete Verteilungsvalidierung. Sieben Tage lassen die Organisation mehrerer Varianten und ihrer Bewertung zu. Dreißig Tage entsprechen einer begleiteten Kampagne mit definierten Checkpoints und Abbruchkriterien. Wählen Sie die Anzahl der Lose zu je zwei Karten, die Dauer und die gewünschte Umgebung und geben Sie dann Ihre Kontaktdaten an. Verwenden Sie nach Ihrer Krypto-Überweisung „J’ai payé“ in der Bestellung; folgen Sie anschließend den Schritten zur Zahlung und zur Vorbereitung des Zugangs.

Bereiten Sie Ihren ersten Test auf dieser Konfiguration vor

Das GPU-Datenblatt beschreibt eine Kapazität. Diese Methoden helfen Ihnen, die Eingaben, die Einstellung und das Ergebnis festzulegen, das Sie mit Ihrer eigenen Last überprüfen möchten.