A100 SXM 80 GB: daj miejsce swojemu protokołowi ML.

Odtwórz eksperyment, zanim go ulepszysz

Zbierz checkpoint początkowy, wersję danych, podział trening/walidacja i dokładne parametry. Pierwsze uruchomienie musi odpowiedzieć na proste pytanie: czy uzyskujemy wynik spójny z oczekiwanym przepisem? Zachowaj wersje Python, PyTorch i CUDA oraz opcje numeryczne. Ustalenie ziarna ułatwia śledzenie, ale niekoniecznie czyni dwa różne środowiska identycznymi co do bitu.

Zbuduj pełny budżet 80 GB

Trening angażuje więcej niż tylko wagi. Aktywacje przechowywane do propagacji wstecznej i stany optymalizatora mogą decydować o możliwym mikrobatchu. Przetestuj rzeczywisty krok, a następnie ewaluację i zapis, ponieważ ich ślad pamięciowy może się różnić. Checkpointing aktywacji wymienia część pamięci na dodatkowe obliczenia: porównaj jego koszt w swoim czasie kroku, zanim zastosujesz go na stałe.

Ampere oferuje między innymi operacje BF16 i TF32. Wskaż formaty używane przez Twoje oprogramowanie, zamiast zakładać, że konfiguracja domyślna pozostaje niezmieniona między dwiema wersjami. Porównanie numeryczne staje się łatwiejsze do przeglądu, gdy te wybory są jawne.

Uczynić z A100 użyteczny punkt odniesienia

H100 SXM pozwala zbadać nowszą generację przy tej samej pojemności 80 GB. Mierz koszt osiągnięcia docelowej metryki, a nie tylko koszt jednego kroku. Jeśli Twoje obciążenie z dużym zapasem mieści się w 48 GB, A40 lub RTX A6000 również mogą wejść do protokołu. W każdym przypadku sprawdź architektury docelowe skompilowanych rozszerzeń Twojego projektu CUDA.

Zorganizować powtórzenia i rezerwację

Trzy dni pozwalają odtworzyć bazę i przetestować wznowienie. Siedem dni daje okno na kilka ziaren losowości lub ablacji. Trzydzieści dni odpowiada ustrukturyzowanej serii z regularnymi kopiami zapasowymi i końcowym eksportem. Przygotuj manifest eksperymentu, wybierz czas trwania i liczbę kart, a następnie uzupełnij dane zamówienia. Po transferze krypto zgłoś go przyciskiem „Zapłaciłem” i znajdź dokumentację w swojej przestrzeni.