最初の試行の前によくある質問。

判断したいモデルと問いから始めましょう。重みを見積もり、そこにキャッシュ、アクティベーション、実行時のバッファを加えます。最初の3日間の試行は、モデルの読み込み、依存関係の確認、メモリピークの測定に使えます。その後、十分な容量を持つ構成を比較しましょう。新しいカードでも、ご自身のワークロードに合ったプロトコルの代わりにはなりません。

レンタル期間は3日、7日、または30日です。チェックアウトでは1〜10ロットを選択できます。1ロットは1枚のカードですが、B200は2枚で1ロットです。3日間は的を絞った検証に、7日間は一連のバリアントに、30日間は計画的なキャンペーンに適しています。計算開始前にデータと再開ポイントを準備し、期間をご自身の目的に集中して使いましょう。

表示価格は、選択した期間の1ロット分の価格で、USD表示です。注文合計はこの定額をロット数で掛けたものです。在庫は利用可能なカード数、B200の場合は2枚1組のロット数を示します。たとえばB200 2ロットは4基のGPUに相当します。ロット価格をもう一度2倍にしないでください。

GPU、期間、ロット数、希望する環境（Ubuntu、PyTorch、Blenderなど）を選択します。次に、名、姓、メールアドレス、パスワードでアカウントを作成するか、「すでにアカウントをお持ちの方」を選んでログインします。ログイン済みの場合は、事前入力された情報と確認画面をご確認ください。身分証明書の提出は不要です。

各カードはそれぞれ独自のメモリを持っています。分散プログラムは、データや計算を複数のデバイスに明示的に配置する必要があり、2つのGPUが自動的に1つの大きなGPUになるわけではありません。モデルの複製、レイヤーの分割、学習状態の分割は、それぞれ異なるニーズに応えるものです。複数のロットを注文する前に、戦略を選びましょう。

必須の実験、任意のバリアント、中止基準を定めます。長時間のロットを開始する前に、小さな完全なケースを動作させましょう。コードのリビジョン、パラメータ、測定値、そして実際に再読み込みしたチェックポイントを保存します。結果の確認とエクスポートの時間も確保し、期間全体を計算だけに費やさないようにしましょう。

IteraGPUはレンタルにあたり身分証明書もKYC（本人確認）手続きも求めません。ただしチェックアウトでは、お名前、姓、連絡用メールアドレスは保持されます。資産とネットワークを選択し、ご自身のウォレットから送金します。この本人確認なしの流れは、パブリックブロックチェーン上の取引が匿名になることを意味するものではありません。

方法は、Bitcoin上のBTC、Ethereum上のETH、Ethereum上のUSDTとUSDC、Solana上のSOL、Tron上のTRXとUSDT、そしてLitecoin上のLTCです。注文に表示される資産/ネットワークのペアを選択してください。USDTのようなトークンでは、名前だけでは送金先を特定できません。手順ではEthereumとTronを区別しています。

注文の合計はUSDで保持されます。手順には正確な暗号資産の金額、レート、有効期限が示されます。送金の準備をする際は、まだ有効なインテントを使用してください。送金前に期限が切れた場合は、この注文から新しい手順をリクエストしてください。新しい金額はその時点のレートに基づきます。

送金後、該当するインテントのボタンをクリックしてください。「支払いを報告しました。確認待ちです。」というメッセージは、報告が記録されたことを示し、戻ってきても表示されたままです。その後、決済は確認を経て進みます。古いインテントを使用した場合は、履歴でそれを開き、そのインテント自身のボタンを使用してください。

確認済みの暗号資産チャージがUSD残高に入金されます。その後、レンタルの注文を開き、金額をカバーできる場合は残高での決済を選択してください。チャージとレンタルはそれぞれ独自の参照番号を保持し、台帳でクレジットとデビットを追跡できます。チャージを登録しただけでは利用可能な資金は追加されません。

「マイレンタル」から、注文一覧で該当の案件を確認できます。金額、決済、提供ステップが個別に表示されます。「支払い報告済み」はあなたの申告に、「支払い済み」は確認された決済に対応します。その後、準備状況と、提供された場合はアクセス情報を確認してください。

はい。コード、モデル、依存関係、そしてレンタルしたGPU上で実行する処理はご自身で選択します。バージョンと要件を把握した環境を用意してください。ハードウェアファミリーを変更する場合は、完全なプロトコルを移植する前に、ライブラリと拡張機能の互換性を確認してください。

本サービスは、お客様のファイル、プロンプト、計算の内容を検査することはありません。処理と結果の管理はお客様が保持します。商業的な追跡には注文と決済の情報を使用しますが、この方針は技術データが一切ないことや完全な匿名性を約束するものではありません。

ノートには、あなたが記入する仮説、環境のバージョン、パラメータ、観察結果がまとめられます。実験の問いごとに1枚のカードを使用してください。たとえば、バッチを一定にして2つの精度を比較する、あるいはコンテキストがキャッシュに与える影響を測定するなどです。明確なノートは構成と測定値と結論を結びつけ、推定と観察された結果を混同しません。

アカウントのメールアドレスとパスワードでIteraGPUにログインすると、注文、残高、ノートを確認できます。ログアウトはセッションを閉じるだけです。以前のゲストセッションのデータは、そのセッションがまだ有効で未連携であれば、そこから新規登録する際に保持されることがあります。同じメールアドレスだけでは、別のブラウザの案件を復元できません。注文の概要をダウンロードして、必要な参照情報を保存してください。

モデル、データセット、バージョン、入力長、測定ルールは固定したままにします。一度に変更する変数は1つだけにしましょう。初回実行と安定した状態を区別し、速度だけでなく出力品質も測定してください。失敗も記録しましょう。メモリピークの超過は、次の構成を選ぶための有用な情報です。

注文番号、GPUモデル、ライブラリのバージョン、問題を再現する手順を記録してください。可能であれば、代表的な入力までケースを絞り込み、期待していた内容を明記します。プライベートな依頼では秘密情報を削除し、有用なメッセージをテキスト形式で添付してください。業務データと完全なファイルはご自身の管理下に置いてください。

いいえ。それはパラメータの保存のための基礎を与えるものです。作業では他のオブジェクトが加わります。アクティベーションと一時的な割り当て、学習中の勾配とオプティマイザの状態、生成中のキャッシュの可能性です。ワークロードの次元で見積もりを用意し、代表的的な試行で測定してください。

それは入力と明示的に表示された項目から計算された仮説です。選択を整理するのに役立ちますが、モデルの読み込みやその速度を保証するものではありません。お使いのソフトウェア固有の次元、形式、追加コストが要件を変える場合があります。見積もりをその日付とともに保存し、測定されたピークと比較してください。

より低い精度は、メモリ、計算、数値挙動の間のトレードオフを変えます。同じ入力で、あなたの品質基準と比較してください。重みの形式、計算の形式、ライブラリのバージョンを維持してください。それらの組み合わせによって、採用した変種を再現できます。

プログラムは作業と、必要に応じてモデルの状態をデバイス間に分散させる必要があります。複数のカードが自動的に単一のメモリ空間になるわけではありません。モデルに応じて並列化戦略を選び、各GPUのピークを記録してください。B200のロットには2つのGPUが含まれますが、メモリはカード単位で記述されたままです。

まず問い、指標、品質基準を固定します。入力、バージョン、パラメータ、測定方法、個々の結果を保存してください。バリアント間で何が変わるのかを説明します。複数の要素が同時に変わる場合は、構成全体を比較することはできますが、その差を単一の要素に帰属させることはできません。

シードは一部のランダム要因を制御しますが、実行のすべての差異を制御するわけではありません。PyTorchはバージョン、プラットフォーム、デバイス間で完全な再現性を保証しません。シード、決定論的設定、環境を記録してください。また、何を再現可能と見なすかを定義します。完全に同じ値か、説明された許容範囲内で比較可能な結果かです。