첫 실험 전에 갖는 질문들.

모델과 판단할 질문에서 시작하세요. 가중치를 추정한 다음 캐시, 활성화, 실행 버퍼를 더하세요. 첫 3일 시험은 모델을 로드하고 의존성을 확인하며 메모리 피크를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 충분한 용량의 사양을 비교하세요. 더 최신 카드가 작업 부하에 맞는 프로토콜을 대체하지는 않습니다.

대여 기간은 3일, 7일, 30일입니다. 결제 시 1~10개 로트 중에서 선택하며, 로트 하나에는 카드 한 장이 포함되지만 B200은 두 장이 포함됩니다. 3일은 목표가 명확한 검증에, 7일은 변형 실험 시리즈에, 30일은 체계적인 캠페인에 적합합니다. 계산을 시작하기 전에 데이터와 재개 지점을 준비해 두면 정해진 기간을 목표에 온전히 쓸 수 있습니다.

표시된 가격은 선택한 기간에 대한 로트당 가격이며 USD입니다. 주문 합계는 이 요금제에 로트 수를 곱한 값입니다. 재고는 사용 가능한 카드 수, 또는 B200의 경우 두 장짜리 로트 수를 나타냅니다. 예를 들어 B200 두 로트는 네 개의 GPU를 의미합니다. 로트 가격을 두 번 곱하지 마세요.

GPU, 기간, 로트 수, 환경 선호도(Ubuntu, PyTorch, Blender 또는 기타)를 선택하세요. 그런 다음 이름, 성, 이메일, 비밀번호로 계정을 만들거나 '이미 계정이 있습니다'를 선택하여 로그인하세요. 로그인한 경우 미리 채워진 정보를 확인한 다음 요약을 확인하세요. 신분증은 요구되지 않습니다.

각 카드에는 자체 메모리가 있습니다. 분산 프로그램은 데이터나 연산을 여러 장치에 명시적으로 배치해야 하며, 두 개의 GPU가 자동으로 하나의 큰 GPU가 되지는 않습니다. 모델 복제, 레이어 분할, 훈련 상태 분할은 각각 다른 요구에 대응합니다. 여러 로트를 주문하기 전에 전략을 선택하세요.

필수 실험, 선택적 변형, 중단 기준을 정의하세요. 긴 로트를 시작하기 전에 작은 전체 사례를 실행하세요. 코드 리비전, 파라미터, 측정값, 실제로 다시 로드한 체크포인트를 보관하세요. 결과를 확인하고 내보낼 시간도 확보하여 전체 기간을 연산에만 쓰지 않도록 하세요.

IteraGPU는 대여 시 신분증이나 KYC 본인 확인 절차를 요구하지 않습니다. 그래도 결제 단계에서는 이름, 성, 연락용 이메일이 유지됩니다. 자산과 네트워크를 선택한 뒤 지갑에서 전송하면 됩니다. 신원 확인이 없는 이 과정이 곧 공개 블록체인의 거래가 익명이 된다는 뜻은 아닙니다.

방식은 Bitcoin의 BTC, Ethereum의 ETH, Ethereum의 USDT와 USDC, Solana의 SOL, Tron의 TRX와 USDT, 그리고 Litecoin의 LTC입니다. 주문에 표시된 자산/네트워크 쌍을 선택하세요. USDT 같은 토큰은 이름만으로는 목적지를 식별할 수 없습니다. 안내에서 Ethereum과 Tron을 구분합니다.

주문은 USD 기준 총액을 유지합니다. 안내에는 정확한 암호화폐 금액, 환율, 만료 시각이 표시됩니다. 전송을 준비할 때는 아직 유효한 청구를 사용하세요. 전송 전에 만료되면 이 주문에서 새 안내를 요청하세요. 새 금액은 그 시점의 환율을 반영합니다.

전송 후 해당 청구의 버튼을 클릭하세요. ‘결제 신고됨. 확인 대기 중.’이라는 메시지는 신고가 기록되었음을 나타내며 돌아와도 계속 표시됩니다. 이후 정산은 확인 절차를 거칩니다. 이전 청구를 사용했다면 기록에서 해당 청구를 열고 그 청구의 버튼을 사용하세요.

확인된 암호화폐 충전은 USD 잔액을 채웁니다. 그런 다음 대여 주문을 열고 잔액이 금액을 충당할 때 잔액 결제를 선택하세요. 충전과 대여는 각각 고유 참조를 유지하며, 원장에서 입금과 출금을 추적할 수 있습니다. 충전을 단순히 기록하는 것만으로는 사용 가능한 자금이 추가되지 않습니다.

‘내 대여’에서 해당 건을 찾은 다음 주문 목록에서 확인하세요. 금액, 정산, 제공 단계가 각각 따로 표시됩니다. ‘결제 신고됨’은 회원님의 신고이고, ‘결제 완료’는 확인된 정산입니다. 그런 다음 준비 상태와 제공된 경우 접속 정보를 확인하세요.

예. 코드, 모델, 종속성, 그리고 대여한 GPU에서 실행하는 처리를 직접 선택합니다. 버전과 요구 사항을 파악한 환경을 준비하세요. 하드웨어 계열을 바꿀 때는 전체 프로토콜을 옮기기 전에 라이브러리와 확장의 호환성을 확인하세요.

이 서비스는 파일, 프롬프트, 연산의 내용을 검사하지 않습니다. 처리와 결과에 대한 통제권은 회원님에게 있습니다. 상업적 추적은 주문 및 정산 정보를 사용합니다. 이 정책이 모든 기술 데이터의 부재나 절대적 익명성을 보장하는 것은 아닙니다.

노트에는 직접 기록한 가설, 환경 버전, 매개변수, 관찰이 모입니다. 실험 질문마다 노트 한 장을 사용하세요. 예를 들어 배치를 고정한 채 두 가지 정밀도를 비교하거나 컨텍스트가 캐시에 미치는 영향을 측정하는 식입니다. 명확한 기록은 구성과 측정, 결론을 연결하며 추정과 관찰된 결과를 혼동하지 않습니다.

계정의 이메일과 비밀번호로 IteraGPU에 로그인하면 주문, 잔액, 노트를 찾을 수 있습니다. 로그아웃은 세션만 닫습니다. 이전 게스트 세션의 데이터는 그 세션이 아직 유효하고 아직 연결되지 않은 경우, 그 세션에서 새로 가입할 때 보존될 수 있습니다. 동일한 이메일 주소만으로는 다른 브라우저의 기록을 가져올 수 없습니다. 유용한 참조를 보관하려면 주문 요약을 다운로드하세요.

모델, 데이터셋, 버전, 입력 길이, 측정 규칙은 일정하게 유지하세요. 한 번에 변수 하나만 바꾸세요. 초기 실행과 안정화된 상태를 구분하고, 속도만이 아니라 출력 품질도 측정하세요. 실패도 기록하세요: 메모리 한계 초과는 다음 구성을 선택하는 데 유용한 정보입니다.

주문 참조 번호, GPU 모델, 라이브러리 버전, 문제를 재현하는 단계를 기록하세요. 가능하면 대표적인 입력 하나로 사례를 축소하고 기대했던 결과를 명시하세요. 비공개 문의에서는 비밀 정보를 제거하고 유용한 메시지를 텍스트 형태로 첨부하세요. 비즈니스 데이터와 전체 파일은 직접 관리하세요.

아니요. 그것은 파라미터 저장을 위한 기반을 제공할 뿐입니다. 작업은 다른 객체를 추가합니다. 활성화와 임시 할당, 학습 중 그래디언트와 옵티마이저 상태, 생성 중 발생할 수 있는 캐시입니다. 워크로드의 차원으로 추정치를 준비한 다음 대표적인 시도를 측정하세요.

이는 입력과 명시적으로 표시된 항목에서 계산된 가설입니다. 선택을 정리하는 데 도움이 되지만, 모델 로딩이나 속도를 보장하지는 않습니다. 소프트웨어 고유의 차원, 형식, 추가 비용이 필요량을 바꿀 수 있습니다. 추정치를 날짜와 함께 보관한 다음 측정된 피크와 비교하세요.

더 낮은 정밀도는 메모리, 계산, 수치 동작 사이의 절충을 바꿉니다. 품질 기준으로 동일한 입력에서 비교하세요. 가중치 형식, 계산 형식, 라이브러리 버전을 유지하세요. 그 조합이 선택한 변형을 재현할 수 있게 합니다.

프로그램은 작업과 필요한 경우 모델 상태를 장치 간에 분배해야 합니다. 여러 장의 카드가 자동으로 하나의 메모리 공간이 되는 것은 아닙니다. 모델에 맞는 병렬화 전략을 선택한 다음, 각 GPU에서 최대치를 측정하세요. B200 묶음에는 GPU 두 개가 포함되며, 메모리는 여전히 카드별로 설명됩니다.

먼저 질문과 지표, 품질 기준을 정하세요. 입력, 버전, 파라미터, 측정 방법, 개별 결과를 보관하세요. 변형 간에 무엇이 달라지는지 설명하세요. 여러 요소가 동시에 바뀌면 전체 구성을 비교할 수는 있지만, 그 차이를 그중 한 요소에 귀속시킬 수는 없습니다.

시드는 일부 무작위성 원인만 제어하며, 실행상의 모든 차이를 제어하지는 않습니다. PyTorch는 버전, 플랫폼, 장치 간 완전한 재현성을 보장하지 않습니다. 시드, 결정론적 설정, 환경을 문서화하세요. 또한 무엇을 재현 가능하다고 볼지도 정의하세요. 즉, 정확히 동일한 값인지, 아니면 설명된 허용 오차에 따른 비교 가능한 결과인지 말입니다.