GPU voor ML-onderzoek · Crypto-betaling zonder KYC
IteraGPU
GPU-catalogus / 2 × NVIDIA B200 SXM
Location GPU / NVIDIA

2 × NVIDIA B200 SXM

Het pakket van twee B200 SXM is bedoeld voor experimenten die een expliciete reden hebben om twee GPU's te gebruiken: een model verdelen, een training distribueren of twee onafhankelijke varianten uitvoeren. Elke kaart heeft 180 GB HBM3e; je softwarestrategie bepaalt hoe je deze capaciteiten benut.

Je configuratie

GPU's per lot
2
Geheugen per GPU
180 Go
Type geheugen
HBM3e
Beschikbare voorraad
4 partijen van 2

Forfaits van 3, 7 of 30 dagen. Het aantal partijen kies je in de volgende stap.

Crypto-betaling zonder KYC of identiteitsbewijs; voornaam, achternaam en e-mail voor de opvolging van de bestelling.

Het betalingstraject
Je huur3 / 7 / 30 dagen

2 × NVIDIA B200 SXM

2 GPU inbegrepen · 180 GB per kaart · HBM3e

Totaal van het pakket · 3 dagen

USD 887,57

4 loten van 2 kaarten beschikbaar.

Deze configuratie huren

Kies eerst wat de twee kaarten delen

Bij klassiek dataparallellisme houdt elke GPU een kopie van het model en ontvangt een deel van de batch. Voor een model dat te groot is voor één kaart, is een verdeling van parameters of lagen nodig. De opgetelde 360 GB vormen dus niet automatisch één enkele allocatie. Schrijf je hypothese op vóór de huur: de globale batch vergroten, de tijd van een stap verkorten of een uitvoering mogelijk maken.

Een verdelingsproef die tot een conclusie leidt

Begin met dezelfde verkleinde dataset op één kaart, als het model daarop past, en daarna op twee. Noteer het geheugenpiek per GPU, de tijd per stap na opwarming en de kosten van de uitwisselingen. Een bijna lege kaart en een verzadigde kaart wijzen op een onevenwichtige verdeling. Twee onafhankelijke experimenten kunnen nuttiger zijn dan een gedistribueerde training wanneer je vraag over meerdere hyperparameters gaat.

Houd de precisie en het aantal verwerkte voorbeelden constant tijdens deze vergelijking. Een verbetering die wordt behaald door tegelijk het numerieke formaat en de batchgrootte te veranderen, zou moeilijk aan de hardware toe te schrijven zijn.

De Blackwell-stack voorbereiden en een alternatief kiezen

Controleer of je PyTorch-versie, je CUDA-distributie en gecompileerde extensies correct op Blackwell zijn gericht. Een aangepaste kernel die compatibel is met een andere generatie is niet genoeg om die compatibiliteit vast te stellen. Test de essentiële bewerkingen vóór de volledige campagne. Als je model en zijn uitvoeringsreserve op 141 GB passen, maakt de H200 het mogelijk om een uitvoering op één GPU te bestuderen; de MI300X opent een ander spoor voor een project dat voor ROCm is voorbereid.

Een bruikbaar onderzoeksvenster reserveren

Drie dagen volstaan voor een vooraf voorbereide validatie van de verdeling. Zeven dagen laten je meerdere varianten en hun evaluatie organiseren. Dertig dagen komen overeen met een gevolgde campagne, met checkpoints en vastgelegde stopcriteria. Kies het aantal lots van twee kaarten, de duur en de gewenste omgeving, en vul vervolgens je gegevens in. Gebruik na je crypto-overdracht 'Ik heb betaald' in de bestelling; volg daarna de stappen voor betaling en voorbereiding van de toegang.

Je eerste test op deze configuratie voorbereiden

De GPU-fiche beschrijft een capaciteit. Deze methoden helpen je de invoer, de afstelling en het resultaat te bepalen dat je op je eigen workload moet verifiëren.