AMD Instinct MI300X 192GB
192,86 USD3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU
3 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenMieten Sie 192 GB auf einer einzigen AMD-Karte mit der MI300X von IteraGPU. Eine Kapazität, die für Ihre ML-Kampagne in Betracht kommt, wenn Ihr Rezept und Ihre Abhängigkeiten für ROCm vorbereitet sind.
Ab 192,86 USD3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU
Krypto ohne KYC. Konto erforderlich: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort. Ohne KYC-Verfahren und ohne Ausweisdokument.
1 GPUs inklusive · 192 GB pro Karte · HBM3
Paketgesamtpreis · 3 Tage
192,86 USD8 Karten verfügbar.
Diese Konfiguration mietenPreis in USD für ein vollständiges Los; 1 bis 10 Lose im Konfigurator. Der Gesamtbetrag ist das Paket multipliziert mit den Losen, ohne automatische Verlängerung.
3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU
3 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehen7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehen30 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU
30 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenDer MI300X ist ein Kandidat, wenn Sie mehr Speicher auf einer GPU suchen, insbesondere um eine Last auf einer einzigen Karte zu halten, sofern ihr vollständiger Spitzenwert in dieses Kontingent passt. Für eine Anpassung zählen Sie die Gewichte, die Aktivierungen und die Trainingszustände zusammen; für eine generative Bewertung fügen Sie den Cache hinzu, der mit dem Kontext und den gleichzeitigen Anfragen zusammenhängt.
Bereiten Sie den Softwarepfad präzise vor: PyTorch-Version für ROCm, benutzerdefinierte Erweiterungen, Attention und tatsächlich unterstützte Quantisierungsmethode. Eine ausschließlich auf CUDA ausgelegte Abhängigkeit kann einen Ersatz erfordern oder dazu führen, dass Sie eine NVIDIA-Karte wählen. Die Wahl einer Umgebung im Befehl drückt eine Vorbereitungspräferenz aus; sie beweist nicht, dass Ihr Stack bereits installiert und validiert ist.
Die Bestellung kann direkt in Krypto bezahlt werden, ohne vorheriges Aufladen. Der Ablauf erfolgt ohne KYC und ohne Ausweis, mit einem Konto, das aus Vorname, Nachname, E-Mail und einem Passwort erstellt wird.
Das Budget beträgt 450,00 USD für ein MI300X-Kontingent, also eine GPU mit 192 GB für 7 Tage. Bereiten Sie eine minimale Ausführung mit den gewählten ROCm-Abhängigkeiten vor und organisieren Sie die Kampagne rund um die Kontrolle der Ausgaben, die Anpassung und deren Bewertung. Planen Sie in diesem Zeitplan die Zeit für eine eventuelle Portierung und den Export der Ergebnisse ein; der gewählte Zeitraum garantiert nicht deren Abschluss.
7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU
Dieses Paket für 7 Tage konfigurieren7 Tage · 1 Los · 1 GPU · 141 GB pro GPU
Zu prüfen, wenn Ihr Projekt von CUDA abhängt und sein vollständiger Spitzenwert in 141 GB pro GPU passt. Dann vergleichen Sie eine geringere Kapazität pro Karte mit der Möglichkeit, Ihren NVIDIA-Softwarepfad beizubehalten.
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehen7 Tage · 1 Los · 2 GPU · 180 GB pro GPU
In Betracht zu ziehen für ein Projekt, das Sie bekanntermaßen auf mehrere GPUs verteilen können: Ein B200-Kontingent enthält zwei Karten mit jeweils 180 GB. Es ist kein einzelner Speicherbereich von 360 GB; diese Option erfordert eine andere Organisation der Last.
7 Tage konfigurierenVollständiges Datenblatt ansehenDirekte Zahlung ohne vorherige Aufladung, insbesondere in BTC auf Bitcoin oder USDT auf Tron. Konto erforderlich: Vorname, Nachname, E-Mail und Passwort. Ohne KYC-Verfahren und ohne Ausweisdokument.
Assets, Netzwerke und Zahlungsbedingungen ansehenDer MI300X von IteraGPU ist für eine AMD/ROCm-kompatible Anpassungsrezeptur in Betracht zu ziehen, die ein großes Speicherkontingent auf einer Karte benötigt. Prüfen Sie konkret PyTorch, die Attention-Erweiterungen und die Quantisierung, die Ihr Projekt verwendet. Die angebotene Hardware stellt keine Garantie dafür dar, dass diese Software installiert oder bereits zusammen validiert ist.
Das Kontingentpaket für MI300X kostet 192,86 USD für 3 Tage, 450,00 USD für 7 Tage oder 1.590,00 USD für 30 Tage. Jedes Kontingent umfasst eine GPU mit 192 GB. Der Betrag deckt den gesamten gewählten Zeitraum ab; ein 7-tägiges Projekt auf einem Kontingent verursacht somit 450,00 USD Mietkosten.
Die Kapazität des MI300X reicht nicht aus, um dies zu garantieren. Der Spitzenwert hängt von den Gewichten und ihrer Präzision ab, aber auch von den Aktivierungen, dem Optimierer oder dem Generierungs-Cache je nach Aufgabe. Eine Last kann auf einer Karte bleiben, wenn ihre vollständige Ausführung in das Kontingent passt; prüfen Sie diese Bedingung mit Ihrer Rezeptur.
Vergleichen Sie den H200 SXM, wenn Sie eine CUDA-Rezeptur beibehalten möchten, insbesondere wenn eine wesentliche Erweiterung keine passende AMD-Variante hat. Der H200 SXM von IteraGPU verfügt über 141 GB pro GPU, gegenüber 192 GB beim MI300X. Diese Wahl setzt voraus, dass Ihre Last in 141 GB passt; der bloße Speicherunterschied erlaubt es nicht, ihre Leistungen einzuordnen.
Erfassen Sie die Abhängigkeiten vor der Miete: PyTorch-Version, benutzerdefinierte Operatoren, Attention-Bibliothek, Quantisierung und eventuelle Inferenz-Engine. Prüfen Sie deren Unterstützung für ROCm und die MI300X sowie die Kompatibilitätsmatrix des Systems. Dass ein Projekt PyTorch verwendet, garantiert nicht, dass alle seine CUDA-Erweiterungen eine AMD-Variante haben. Beginnen Sie mit einem minimalen Batch, der das Modell von Ende zu Ende durchläuft.
Die 192 GB können eine Modellaufteilung vermeiden, wenn eine kleinere Konfiguration sie zerschneiden muss. Diese Vereinfachung sollte getestet werden, bevor der Datenaustausch zwischen mehreren Karten optimiert wird. Berechnen Sie zuerst die Gewichte, messen Sie dann die tatsächlich verwendeten Aktivierungen, den Generierungs-Cache und die Puffer. Beziehen Sie beim Training Gradienten und Optimierer ein; variieren Sie bei der Inferenz Kontext und Nebenläufigkeit.
Ein CUDA/ROCm-Vergleich beginnt mit der Parität: gleiche Daten, gleicher Checkpoint, gleiche Generierungsparameter und definierte numerische Toleranz. Prüfen Sie die Ausgaben und die Geschäftsmetrik, bevor Sie die Zeiten vergleichen.
Wenn Ihre Methode von einem ausschließlich CUDA-basierten Kernel abhängt, der schwer zu ersetzen ist, kann eine H200 mit 141 GB den Anpassungsaufwand verringern. Umgekehrt kann ein bereits auf ROCm validiertes Projekt von der Kapazität der MI300X profitieren, ohne seinen Software-Stack zu verschieben. Entscheiden Sie anhand der Gesamtkosten des Experiments, einschließlich der Validierungsstunden und der Anzahl der Wiederholungen, statt allein anhand des Speichers.
Reservieren Sie drei Tage, um Installation, Ausführung und Ausgaben zu validieren; sieben Tage für einen stabilen Vergleich mit Ihrer Referenz; dreißig Tage für eine Kampagne, sobald das Rezept feststeht. Wählen Sie in der Bestellung „Andere Umgebung“ für Ihr ROCm-Projekt und wählen Sie die Dauer. Bereiten Sie eine Abhängigkeitsdatei und Kontrolldaten vor. Die Zahlung erfolgt in Krypto ohne Ausweispflicht; Ihre Kontaktdaten dienen der Nachverfolgung des Vorgangs.
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.
AMD Instinct MI300X 192GB · 192,86 USD für 3 Tage · 1 Los · 1 GPU · 192 GB pro GPU.