AMD Instinct MI300X 192GB
USD 192,863 hari · 1 lot · 1 GPU · 192 GB per GPU
Konfigurasi 3 hariLihat detail lengkapIteraGPU / Konfigurasi GPU / AMD Instinct MI300X 192GB
Location GPU / AMD Instinct MI300X 192GB
MI300X: 192 GB untuk kampanye AMD Anda.
Sewa 192 GB pada satu kartu AMD dengan MI300X IteraGPU. Kapasitas yang perlu dipertimbangkan untuk kampanye ML Anda ketika resep dan dependensi Anda disiapkan untuk ROCm.
Mulai dari USD 192,863 hari · 1 lot · 1 GPU · 192 GB per GPU
Kripto tanpa KYC. Akun diperlukan: nama depan, nama belakang, email, dan kata sandi. Tanpa prosedur KYC maupun dokumen identitas.
Sewa Anda3 / 7 / 30 hari
AMD Instinct MI300X 192GB
1 GPU termasuk · 192 GB per kartu · HBM3
Total paket · 3 hari
USD 192,868 kartu tersedia.
Sewa konfigurasi ini- GPU per lot
- 1
- Memori per GPU
- 192 Go
- Jenis memori
- HBM3
- Lot tersedia
- 8
Pilih periode kampanye Anda.
Harga dalam USD untuk satu lot penuh; dari 1 hingga 10 lot di konfigurator. Total adalah paket dikalikan jumlah lot, tanpa perpanjangan otomatis.
AMD Instinct MI300X 192GB
USD 450,007 hari · 1 lot · 1 GPU · 192 GB per GPU
Konfigurasi 7 hariLihat detail lengkapAMD Instinct MI300X 192GB
USD 1.590,0030 hari · 1 lot · 1 GPU · 192 GB per GPU
Konfigurasi 30 hariLihat detail lengkapMemanfaatkan 192 GB untuk resep yang disiapkan untuk AMD
MI300X adalah kandidat ketika Anda mencari lebih banyak memori pada satu GPU, terutama untuk menjaga beban tetap di satu kartu jika puncak penuhnya muat dalam kapasitas tersebut. Untuk adaptasi, hitung bobot, aktivasi, dan status pelatihan; untuk evaluasi generatif, tambahkan cache yang terkait dengan konteks dan permintaan bersamaan.
Persiapkan jalur perangkat lunak secara tepat: versi PyTorch untuk ROCm, ekstensi kustom, attention, dan metode kuantisasi yang benar-benar didukung. Dependensi yang eksklusif CUDA mungkin memerlukan penggantian atau membuat Anda memilih kartu NVIDIA. Pemilihan lingkungan pada pesanan hanya menyatakan preferensi persiapan; itu tidak membuktikan bahwa stack Anda sudah terpasang dan tervalidasi.
Pesanan dapat dibayar langsung dengan crypto, tanpa perlu top-up sebelumnya. Prosesnya tanpa KYC maupun identitas, dengan akun yang dibuat dari nama depan, nama belakang, email, dan kata sandi.
- Resep yang sudah tervalidasi di ROCm: dekatkan puncak memorinya dengan 192 GB per kartu.
- Proyek yang berasal dari CUDA: identifikasi komponen yang perlu diadaptasi sebelum memilih periode sewa.
- Perbandingan AMD/NVIDIA: pertahankan data dan kriteria kualitas yang sama sebelum menafsirkan selisih durasi.
Contoh kampanye · 7 hari
Satu minggu untuk mengevaluasi adaptasi pada kartu 192 GB
Anggarannya adalah USD 450,00 untuk satu lot MI300X, yaitu satu GPU 192 GB selama 7 hari. Siapkan eksekusi minimal dengan dependensi ROCm yang dipilih, lalu susun kampanye di sekitar pengendalian keluaran, adaptasi, dan evaluasinya. Sisihkan waktu dalam jadwal ini untuk kemungkinan porting dan ekspor hasil; periode yang dipilih tidak menjamin penyelesaiannya.
USD 450,00
7 hari · 1 lot · 1 GPU · 192 GB per GPU
Konfigurasi paket 7 hari iniDua alternatif untuk dibandingkan sesuai beban Anda.
NVIDIA H200 SXM 141GB
USD 640,007 hari · 1 lot · 1 GPU · 141 GB per GPU
Perlu dipertimbangkan jika proyek Anda bergantung pada CUDA dan puncak penuhnya muat dalam 141 GB per GPU. Anda kemudian membandingkan kapasitas per kartu yang lebih kecil dengan kemungkinan mempertahankan jalur perangkat lunak NVIDIA Anda.
Konfigurasi 7 hariLihat detail lengkap2 × NVIDIA B200 SXM
USD 2.071,007 hari · 1 lot · 2 GPU · 180 GB per GPU
Perlu dipertimbangkan untuk proyek yang dapat Anda bagi ke beberapa GPU: satu lot B200 berisi dua kartu masing-masing 180 GB. Ini bukan ruang tunggal 360 GB; opsi ini menyiratkan organisasi beban yang berbeda.
Konfigurasi 7 hariLihat detail lengkapBayar sewa Anda langsung dengan crypto.
Pembayaran langsung tanpa isi ulang saldo terlebih dahulu, termasuk BTC di Bitcoin atau USDT di Tron. Akun diperlukan: nama depan, nama belakang, email, dan kata sandi. Tanpa prosedur KYC maupun dokumen identitas.
Lihat aset, jaringan, dan ketentuan pembayaranPilih penyewaan Anda: jawaban yang berguna.
Apakah MI300X kandidat yang baik untuk mengadaptasi model dengan ROCm?
MI300X IteraGPU patut dipertimbangkan untuk resep adaptasi yang kompatibel dengan AMD/ROCm dan membutuhkan kapasitas memori besar pada satu kartu. Periksa secara nyata PyTorch, ekstensi attention, dan kuantisasi yang digunakan proyek Anda. Perangkat keras yang ditawarkan bukan jaminan bahwa perangkat lunak tersebut sudah terpasang atau sudah tervalidasi bersama.
Berapa biaya sewa MI300X di IteraGPU?
Paket satu lot MI300X berharga USD 192,86 untuk 3 hari, USD 450,00 untuk 7 hari, atau USD 1.590,00 untuk 30 hari. Setiap lot mencakup satu GPU 192 GB. Jumlahnya mencakup seluruh periode yang dipilih; jadi proyek 7 hari pada satu lot memerlukan USD 450,00 biaya sewa.
Apakah 192 GB menjamin model tetap berada di satu kartu?
Kapasitas MI300X tidak cukup untuk menjaminnya. Puncaknya bergantung pada bobot dan presisinya, tetapi juga pada aktivasi, optimizer, atau cache generasi tergantung tugasnya. Suatu beban dapat tetap di satu kartu jika eksekusi lengkapnya muat dalam kapasitas tersebut; verifikasi kondisi ini dengan resep Anda.
Kapan lebih memilih H200 SXM daripada MI300X?
Bandingkan dengan H200 SXM jika Anda ingin mempertahankan resep CUDA, terutama ketika ekstensi penting tidak memiliki varian AMD yang sesuai. H200 SXM IteraGPU memiliki 141 GB per GPU, dibandingkan 192 GB untuk MI300X. Pilihan ini mengandaikan beban Anda muat dalam 141 GB; perbedaan memori saja tidak dapat menentukan peringkat performanya.
Protokol / pengukuran Anda
Siapkan kampanye yang dapat Anda bandingkan.
Perlakukan porting sebagai eksperimen
Inventarisasi dependensi sebelum menyewa: versi PyTorch, operator kustom, pustaka atensi, kuantisasi, dan kemungkinan mesin inferensi. Periksa dukungannya terhadap ROCm dan MI300X, serta matriks kompatibilitas sistem. Fakta bahwa sebuah proyek menggunakan PyTorch tidak menjamin semua ekstensi CUDA-nya memiliki varian AMD. Mulailah dengan batch minimal yang menjalankan model dari ujung ke ujung.
Manfaatkan kapasitas tanpa melupakan state sementara
192 GB dapat menghindari sharding model ketika konfigurasi yang lebih kecil memaksa pemecahannya. Penyederhanaan ini layak diuji sebelum mengoptimalkan pertukaran antar beberapa kartu. Hitung dulu bobotnya, lalu ukur aktivasi, cache generasi, dan buffer yang benar-benar digunakan. Untuk pelatihan, sertakan gradien dan optimizer; untuk inferensi, variasikan konteks dan konkurensi.
Perbandingan CUDA/ROCm dimulai dari paritas: data sama, checkpoint sama, parameter generasi sama, dan toleransi numerik yang ditetapkan. Periksa output dan metrik bisnis sebelum membandingkan waktu.
Kapan lebih memilih konfigurasi lain
Jika metode Anda bergantung pada kernel yang eksklusif CUDA dan sulit diganti, H200 141 GB dapat mengurangi pekerjaan adaptasi. Sebaliknya, proyek yang sudah tervalidasi di ROCm dapat memanfaatkan kapasitas MI300X tanpa memindahkan tumpukan perangkat lunaknya. Putuskan berdasarkan biaya total eksperimen, termasuk jam validasi dan jumlah pengulangan, bukan semata berdasarkan memori.
Rencanakan siklus AMD pertama Anda
Pesan tiga hari untuk memvalidasi instalasi, eksekusi, dan output; tujuh hari untuk perbandingan yang stabil dengan referensi Anda; tiga puluh hari untuk kampanye setelah resep dibekukan. Dalam pesanan, pilih « Lingkungan lain » untuk proyek ROCm Anda dan pilih durasinya. Siapkan berkas dependensi dan data kontrol. Pembayaran dilakukan dengan kripto tanpa permintaan dokumen identitas; koordinat Anda digunakan untuk pelacakan berkas.
Siapkan uji coba pertama Anda pada konfigurasi ini
Cache KV: menghitung memori berdasarkan konteks, GQA, dan batchMembandingkan kuantisasi: memori, kualitas, dan biaya yang bergunaMicrobatch dan akumulasi: menghitung batch efektif
Lembar data GPU menjelaskan sebuah kapasitas. Metode ini membantu Anda menentukan input, pengaturan, dan hasil yang perlu diverifikasi pada beban kerja Anda sendiri.
Kampanye Anda, durasi Anda.
AMD Instinct MI300X 192GB · USD 192,86 untuk 3 hari · 1 lot · 1 GPU · 192 GB per GPU.