H100 SXM 80GB：Hopperキャンペーンの計算能力をレンタル。

収束とともに精度を評価する

Hopper は FP8 での演算をサポートしますが、この形式には対応するソフトウェアスタックとモデルが必要です。まずあなたのプロジェクトで検証済みの BF16 または FP16 での実行から始め、その後で低精度のバリアントを検討しましょう。同じ評価例を維持し、損失、非有限値、最終メトリクスを監視します。1秒あたりのステップ数が多いことは、その実験が依然としてその問いに答えている場合にのみ価値があります。

プロトコルを歪めずに80GBを使い切る

逆伝播を含むステップを計測しながら、マイクロバッチを妥当なメモリ余裕が残るまで段階的に増やしてください。その後、勾配蓄積を使えば、すべてのサンプルを同時にメモリに載せることなく、より大きな実効バッチを構築できます。両方のサイズを記録してください。パフォーマンスやパラメータ更新における意味は同じではありません。

長期のキャンペーンの前に、実際にチェックポイントを再ロードして数ステップ実行してください。このテストは、ファイルの存在を確認するだけよりも早く、オプティマイザの状態や学習率スケジューラの設定漏れを明らかにします。

SXM、PCIe、それともメモリ増量？

Hopperと互換性のあるCUDA/PyTorchビルドを維持し、アテンション拡張を確認してください。H100 PCIeはシングルカード作業の比較対象として適切ですが、異なるハードウェアバリアントはご自身のワークロードで計測する必要があります。主な課題が依然としてメモリ容量なら、H200の検討を優先してください。A100 SXMも、カーネルと精度がすでにAmpereで動作している実験のコストを比較するのに役立ちます。

レンタルを研究成果物と結びつける

3日間では、バッチを増やしていく曲線と再利用可能なチェックポイントを目指します。7日間では、厳選した複数の構成を比較します。30日間では、反復と中間評価を計画します。希望する期間、カード枚数、環境を指定して注文し、暗号通貨で支払ってから「支払いました」をクリックします。手帳には、注文の追跡と並べて各試行の正確なレシピを残せます。