A100 SXM 80GB: 귀하의 ML 프로토콜에 공간을 마련하세요.

개선하기 전에 실험 재구성하기

시작 체크포인트, 데이터 버전, 학습/검증 분할, 정확한 파라미터를 모으세요. 첫 실행은 간단한 질문에 답해야 합니다. 예상 레시피와 일치하는 결과를 얻는가? Python, PyTorch, CUDA 버전과 수치 옵션을 보관하세요. 시드를 고정하면 추적이 쉬워지지만, 서로 다른 두 환경이 반드시 비트 단위로 동일해지지는 않습니다.

완전한 80GB 예산 구성하기

학습은 가중치만으로 이루어지지 않습니다. 역전파를 위해 유지되는 활성화 값과 옵티마이저 상태가 가능한 마이크로배치를 결정할 수 있습니다. 실제 한 스텝을 테스트한 뒤 평가와 저장도 테스트하세요. 이들의 메모리 사용량은 다를 수 있습니다. 활성화 체크포인팅은 일부 메모리를 추가 연산과 맞바꾸는 기법이므로, 일반화하기 전에 자신의 스텝 시간에서 그 비용을 비교해 보세요.

Ampere는 특히 BF16과 TF32 연산을 제공합니다. 기본 설정이 두 버전 사이에서 그대로 유지된다고 가정하지 말고, 자신의 소프트웨어가 사용하는 포맷을 명시하세요. 이러한 선택이 명시적일 때 수치 비교 결과를 다시 읽기가 더 쉬워집니다.

A100을 유용한 비교 기준으로 만들기

H100 SXM은 동일한 80GB 용량으로 더 최신 세대를 살펴볼 수 있게 해줍니다. 한 스텝의 비용만이 아니라 목표 지표에 도달하는 비용을 측정하세요. 워크로드가 48GB 안에 넉넉히 들어간다면 A40이나 RTX A6000도 프로토콜에 포함할 수 있습니다. 어느 경우든 프로젝트의 컴파일된 CUDA 확장이 대상으로 삼는 아키텍처를 확인하세요.

반복 실험과 예약 구성하기

3일이면 기본을 다시 세우고 재개를 시험할 수 있습니다. 7일이면 여러 시드나 제거 실험을 할 여유가 생깁니다. 30일은 정기 백업과 최종 내보내기를 포함한 체계적인 시리즈에 적합합니다. 실험 매니페스트를 준비하고 기간과 카드 수를 선택한 뒤 주문 정보를 입력하세요. 암호화폐 송금 후 « J’ai payé »로 알리고 내 공간에서 건을 확인하세요.