두 카드가 무엇을 공유하는지 먼저 정하기
고전적 데이터 병렬 방식에서는 각 GPU가 모델 사본을 유지하고 배치의 일부를 받습니다. 단일 카드에 너무 큰 모델에는 파라미터 또는 레이어 분할이 필요합니다. 따라서 합산된 360GB가 자동으로 단일 할당량이 되지는 않습니다. 대여 전에 가설을 적으세요. 전역 배치 늘리기, 단계 시간 단축, 또는 실행 가능하게 만들기 등입니다.
결론을 도출하는 분할 실험
모델이 한 카드에 들어간다면 동일한 축소 데이터셋으로 한 카드에서 시작한 뒤 두 카드로 진행하세요. 각 GPU의 메모리 피크, 워밍업 후 단계별 시간, 교환 비용을 기록하세요. 한 카드는 거의 비고 다른 카드는 포화 상태라면 불균형한 분할을 시사합니다. 여러 하이퍼파라미터가 궁금할 때는 분산 학습보다 두 개의 독립 실험이 더 유용할 수 있습니다.
이 비교 동안 정밀도와 처리 예제 수를 일정하게 유지하세요. 숫자 형식과 배치 크기를 동시에 바꿔 얻은 개선은 하드웨어 덕분이라고 하기 어렵습니다.
Blackwell 스택 준비하고 대안 선택하기
PyTorch 버전, CUDA 배포판, 컴파일된 확장이 모두 Blackwell을 올바르게 대상으로 하는지 확인하세요. 다른 세대와 호환되는 사용자 정의 커널만으로는 이 호환성을 입증할 수 없습니다. 전체 캠페인 전에 핵심 연산을 테스트하세요. 모델과 실행 예약량이 141GB에 들어간다면 H200으로 단일 GPU 실행을 검토할 수 있고, MI300X는 ROCm에 맞춰 준비된 프로젝트를 위한 또 다른 경로를 열어줍니다.
활용 가능한 연구 기간 예약
3일은 미리 준비한 분산 검증에 적합합니다. 7일이면 여러 변형을 구성하고 평가할 수 있습니다. 30일은 체크포인트와 중단 기준을 정한 본격 캠페인에 해당합니다. 2장 카드 로트 수, 기간, 원하는 환경을 선택한 뒤 정보를 입력하세요. 암호화폐 송금 후 주문에서 « J’ai payé »를 누르고, 이후 결제 및 접근 준비 단계를 따라가세요.