H100 SXM 80GB: 귀하의 Hopper 캠페인 역량을 임대하세요.

수렴과 함께 정밀도 평가

Hopper는 FP8 연산을 지원하지만, 이 형식은 그에 맞는 소프트웨어 스택과 모델을 필요로 합니다. 프로젝트에서 검증된 BF16 또는 FP16 실행으로 시작한 다음, 저정밀도 변형을 검토하세요. 동일한 평가 샘플을 유지하고 손실, 비유한 값, 최종 지표를 주시하세요. 초당 스텝 수가 더 높은 것은 실험이 여전히 자신의 질문에 답할 때만 가치가 있습니다.

프로토콜을 흐트러뜨리지 않고 80GB를 활용하기

역전파를 포함한 스텝을 측정하면서 합리적인 메모리 여유가 남을 때까지 마이크로배치를 점진적으로 늘리세요. 그런 다음 그래디언트 누적을 통해 모든 샘플을 동시에 메모리에 올리지 않고도 더 큰 실효 배치를 구성할 수 있습니다. 두 크기를 모두 기록하세요. 성능이나 파라미터 업데이트에 대해 두 가지는 같은 의미가 아닙니다.

긴 학습 캠페인 전에 실제로 체크포인트를 다시 불러와 몇 스텝 실행해 보세요. 이 테스트는 파일 존재 여부만 확인하는 것보다 옵티마이저 상태나 학습률 스케줄 누락을 더 일찍 드러냅니다.

SXM, PCIe, 아니면 더 많은 메모리?

Hopper와 호환되는 CUDA/PyTorch 빌드를 유지하고 어텐션 확장을 확인하세요. H100 PCIe는 단일 카드 작업에 적합한 비교 대상이지만, 다른 하드웨어 변형은 여러분의 워크로드에서 측정해야 합니다. 주요 문제가 여전히 메모리 용량이라면 H200을 검토하는 편이 좋습니다. A100 SXM은 커널과 정밀도가 이미 Ampere에서 작동하는 실험의 비용을 비교하는 데도 유용합니다.

렌탈을 연구 산출물과 연결하기

3일 동안에는 배치 상승 곡선과 재사용 가능한 체크포인트를 목표로 하세요. 7일 동안에는 잘 고른 몇 가지 구성을 비교하세요. 30일 동안에는 반복과 중간 평가를 구성하세요. 기간, 카드 수, 원하는 환경을 지정해 주문하고 암호화폐로 결제한 뒤 « J’ai payé »를 클릭하세요. ML 노트에 각 시도의 정확한 레시피를 주문 추적 옆에 보관할 수 있습니다.