次の実験に使うGPUをレンタルしましょう。

カードを購入せずに、キャンペーンに必要な容量を。

プロジェクトのGPUを3日、7日、30日単位で活用できます。構成、期間、ロット数を選ぶだけで、各ページにカードあたりのメモリ、在庫状況、定額プランの価格がまとまっており、購入の準備ができます。

1つのロットには、14構成分のカードが1枚、B200にはカードが2枚含まれます。この単位により、単一GPUでの実験と複数ロットに分散したキャンペーンを、明確に定義された合計とともに比較できます。

モデルに必要なカードを見極めましょう。

推論の検証、モデルの適応、一連のトレーニングでは、必要なメモリがそれぞれ異なります。自分のワークロードとライブラリを起点に、その要件を満たすカードの定額プランを比較しましょう。IteraGPUはキャンペーンの各段階で複数の選択肢を用意しています。

• カードあたり24 GBから始める：NVIDIA RTX A5000 24GBなら導入価格にアクセスできます。RTX 3090、RTX 4090、L4も24 GBの容量を備え、それぞれ独自の定額プランがあります。
• 単一カードで48 GBへ：24 GBのカードの容量を超える負荷を受け入れるために、A40、RTX A6000、RTX 6000 Ada、L40Sを比較しましょう。
• カードあたり最低80 GBを見込む：A100 SXM 80 GB、H100 PCIeまたはSXM 80 GB、さらに環境と必要なメモリに応じてH200 SXM 141 GBを検討しましょう。
• 大容量を1枚選ぶか、複数のGPUを選ぶか：MI300XはAMDの1枚のカードで192 GBを提供し、B200のロットは各180 GBのNVIDIAカード2枚をまとめたものです。お使いのソフトウェアが活用できる構成を選んでください。

研究の各段階に合った期間を。

的を絞った検証には3日、一連のバリエーションを比較するには7日、複数の段階を伴うキャンペーンを組むには30日。作業計画に合った期間を選び、注文前に定額プランの合計を確認しましょう。

独立した実験には、順番に使用する1つのロットを用意するか、並列実行用に複数のロットを用意できます。通常のロット2つはGPU 2枚、B200のロット2つは4枚に相当します。B200のカード2枚は各ロットの価格にすでに含まれています。

研究の主導権を握り、ニーズを明確に。

モデル、コード、依存関係はご自身で選択します。プランを選ぶ際は、仕様ページの特性とキャンペーンの要件を参考にしてください。

Jupyterへのアクセス、ファイルの永続性、プリインストールされたソフトウェアのバージョン、RAM、ストレージ、GPU間の相互接続、提供までのリードタイムが判断の決め手になる場合は、注文前にこれらの点を確認してください。メモリはカードごとに独立しているため、複数のGPU間で作業を振り分けるのはお客様のソフトウェアの役割です。

プランは一定期間のキャパシティを購入するものであり、スループットや完了する実験数は負荷によって変わります。プロジェクトで時間単位の課金やパフォーマンス保証が必要な場合は、選択前にこの条件を明確にしてください。