Choisir d’abord ce que les deux cartes partagent
En parallélisme de données classique, chaque GPU conserve une copie du modèle et reçoit une partie du batch. Pour un modèle trop volumineux sur une seule carte, il faut une répartition des paramètres ou des couches. Les 360 Go additionnés ne constituent donc pas automatiquement une allocation unique. Écrivez votre hypothèse avant la location : augmenter le batch global, réduire le temps d’une étape ou rendre une exécution possible.
Un essai de répartition qui produit une conclusion
Commencez avec le même jeu de données réduit sur une carte, si le modèle y tient, puis sur deux. Relevez le pic mémoire de chaque GPU, le temps par étape après échauffement et le coût des échanges. Une carte presque vide et l’autre saturée suggèrent une répartition déséquilibrée. Deux expériences indépendantes peuvent être plus utiles qu’un entraînement distribué lorsque votre question porte sur plusieurs hyperparamètres.
Gardez la précision et le nombre d’exemples traités constants pendant cette comparaison. Une amélioration obtenue en changeant simultanément le format numérique et la taille du batch serait difficile à attribuer au matériel.
Préparer la pile Blackwell et choisir une alternative
Vérifiez que votre version de PyTorch, votre distribution CUDA et les extensions compilées ciblent correctement Blackwell. Un noyau personnalisé compatible avec une autre génération ne suffit pas à établir cette compatibilité. Testez les opérations essentielles avant la campagne complète. Si votre modèle et sa réserve d’exécution tiennent sur 141 Go, le H200 permet d’étudier une exécution sur un seul GPU ; le MI300X ouvre une autre piste pour un projet préparé pour ROCm.
Réserver une fenêtre de recherche exploitable
Trois jours conviennent à une validation de répartition préparée à l’avance. Sept jours laissent organiser plusieurs variantes et leur évaluation. Trente jours correspondent à une campagne suivie, avec checkpoints et critères d’arrêt définis. Choisissez le nombre de lots de deux cartes, la durée et l’environnement souhaité, puis renseignez vos coordonnées. Après votre transfert crypto, utilisez « J’ai payé » dans la commande ; suivez ensuite les étapes de paiement et de préparation de l’accès.