MI300X: 192 GB dla Twojej kampanii AMD.

Potraktuj przenoszenie jak eksperyment

Spisz zależności przed wynajmem: wersję PyTorch, operatory niestandardowe, bibliotekę uwagi, kwantyzację i ewentualny silnik inferencji. Sprawdź ich obsługę ROCm i MI300X oraz macierz zgodności systemu. To, że projekt używa PyTorch, nie gwarantuje, że wszystkie jego rozszerzenia CUDA mają wariant AMD. Zacznij od minimalnej partii, która przechodzi przez model od początku do końca.

Wykorzystaj pojemność, nie zapominając o stanach tymczasowych

192 GB mogą pozwolić uniknąć rozproszenia modelu, gdy mniejsza konfiguracja wymusza jego podział. To uproszczenie warto przetestować, zanim zoptymalizujesz wymianę między wieloma kartami. Najpierw oblicz wagi, potem zmierz aktywacje, pamięć podręczną generowania i faktycznie używane bufory. W przypadku treningu uwzględnij gradienty i optymalizator; w przypadku inferencji zmieniaj kontekst i współbieżność.

Porównanie CUDA/ROCm zaczyna się od parytetu: te same dane, ten sam checkpoint, te same parametry generowania i zdefiniowana tolerancja numeryczna. Przeanalizuj wyniki i metrykę biznesową, zanim porównasz czasy.

Kiedy wybrać inną konfigurację

Jeśli Twoja metoda zależy od kernela wyłącznie dla CUDA i trudnego do zastąpienia, H200 o pojemności 141 GB może zmniejszyć pracę adaptacyjną. Odwrotnie, projekt już zwalidowany na ROCm może wykorzystać pojemność MI300X bez przenoszenia swojego stosu oprogramowania. Decyduj na podstawie całkowitego kosztu eksperymentu, w tym godzin walidacji i liczby powtórzeń, a nie tylko na podstawie pamięci.

Zaplanuj pierwszy cykl AMD

Zarezerwuj trzy dni na walidację instalacji, uruchomienia i wyników; siedem dni na stabilne porównanie z Twoim punktem odniesienia; trzydzieści dni na kampanię, gdy przepis jest już ustalony. W zamówieniu wybierz „Inne środowisko” dla swojego projektu ROCm i wybierz czas trwania. Przygotuj plik zależności i dane kontrolne. Płatność odbywa się w krypto bez żądania dokumentu tożsamości; Twoje dane służą do śledzenia sprawy.