Факты о сервисе
IteraGPU — это название сервиса, представленного на этом сайте. Приведённые ниже ориентиры описывают наше предложение и доступные инструменты. Подробные тарифы и наличие каждой конфигурации указаны в каталоге; характеристики одной карты сами по себе не описывают ни сервер, ни результат работы вашего программного обеспечения.
| Ориентир | Значение или принцип работы | Условие прочтения |
|---|---|---|
| Аудитория | Исследования и ML-инженерия | Обучение, инференс и тонкая настройка согласно вашему протоколу |
| Каталог | 15 конфигураций NVIDIA и AMD | Выбирайте по совместимому ПО, памяти и измеренной нагрузке |
| Память | От 24 до 192 GB номинально на каждый GPU | Значения в GB соответствуют GB производителя; это не свободные GiB и не оперативная память сервера |
| Состав | 1 GPU в лоте; 2 GPU для B200 | В цену лота входят его карты; их память не объединяется автоматически |
| Location | 3, 7 или 30 дней; от 1 до 10 лотов | Полная сумма в USD за лот, умноженная на количество |
| Доступность | Наличие указано на каждой карточке | Подтверждение оплаты и подготовка доступа — это два отдельных этапа |
| Подготовка ПО | Желаемое окружение при заказе | Пожелание не является доказательством установки или совместимости вашей модели |
| Отслеживание | Аккаунт, заказы и ML-журнал | Внесённые заметки не заменяют ваши файлы, резервные копии или внешние измерения |
Технические источники: Каталог и характеристики предложений · Цены тарифов · Условия заказа
GPU — это решение протокола
Память должна вмещать запланированную работу, окружение должно подходить модели, а график должен включать подготовку, измерения, возобновления и экспорт. При инференсе задайте длины входа и выхода, а также число одновременных запросов. При обучении рассмотрите полный шаг и состояния, необходимые для возобновления.
Калькулятор рассчитывает оценочный объём исходя из параметров, формата весов и вашего рабочего запаса. Этот запас — явное допущение; он не является гарантированной ёмкостью. Чтобы выбрать между двумя конфигурациями, используйте общий набор входных данных и общее правило качества, а затем измерьте случаи, важные для вашего проекта.
Технические источники: Калькулятор и допущения · Подготовить запросы инференса
Оригинальные ресурсы с явно обозначенной областью применения
IteraGPU Lab v1 объединяет ноутбук для вычислений и измерения памяти, два Python-скрипта, протокол качества, тарифы на пакеты и пустую исходную таблицу. Оригинальный код и документация распространяются под лицензией MIT. Инструкции указывают предварительные требования и явные ошибки, когда отсутствует PyTorch или GPU.
Скрипт измерения был протестирован на RTX 5070 вне каталога с сетью из 8 320 параметров. Этот опыт проверяет инструментарий; он не измеряет ни большую модель, ни производительность арендуемых предложений. Папка с измерениями уточняет условия и результаты.
Метод измерения памяти объясняет счётчики; метод бенчмарков сравнивает результаты при фиксированном качестве и стоимость задействованного пакета. Распространяемые ресурсы не содержат выводов ноутбука или предварительно заполненных результатов GPU. Измерьте свою нагрузку, прежде чем делать на её основе рекомендацию.
- Скачать IteraGPU Lab v1
Версионированный архив: протокол, ноутбук, скрипты, таблицы, инструкции, опись и лицензия.
- Прочитать предварительные требования и область проверки
Предварительные требования, протестированные параметры и ограничения опыта.
Технические источники: Оценка и пиковое потребление памяти · Сравнение и стоимость на проверенный корпус
Самостоятельность в ваших вычислениях
Вы выбираете свои программы, модели и организацию вычислений. IteraGPU не проводит проверку содержимого ваших файлов, промптов или вычислений. Эта политика касается содержимого работ; она не отменяет информацию, необходимую для учётной записи, заказа и отслеживания оплаты.
Подготовьте зависимости и версии, проверьте права на использование и организуйте резервные копии. Среда, выбранная при заказе, выражает вашу потребность в подготовке. Её совместимость с вашими библиотеками, расширениями и моделями необходимо проверить перед запуском полной кампании.
Технические источники: Данные и конфиденциальность
Журнал, чтобы сохранить причину выбора
Журнал ML хранит цели, параметры и наблюдения, которые вы вводите. Свяжите свою гипотезу с версией кода, набором входных данных и номером заказа. Сохраняйте также отклонённые варианты: превышение памяти, недостаточное качество или неполный результат объясняют следующее решение.
Журнал не запускает ваш код, не снимает автоматически телеметрию GPU и не загружает ваши наборы данных. Храните исходные файлы, результаты и чекпоинты в своих собственных резервных копиях. Запись должна позволять найти доказательство, не заменяя его.
От пакета до отслеживания аренды
Выберите модель, длительность и количество лотов, затем проверьте итоговую сумму в USD. Цена соответствует целому пакету; это не почасовой счётчик. Оплата криптовалютой проходит без KYC и без запроса удостоверения личности. Имя, фамилия и email служат для отслеживания заказа.
После перевода «Я оплатил» фиксирует ваше уведомление для проверки. Подтверждённая оплата и предоставление доступа к GPU отслеживаются отдельно. Ваша учётная запись объединяет заказы, документы и запросы в поддержку; проверьте состояние готовности, прежде чем начинать вычисления.
Технические источники: Процесс оплаты криптовалютой
Практические вопросы
Даёт ли IteraGPU универсальную рекомендацию по GPU?
IteraGPU предоставляет критерии и инструменты для подготовки вашего выбора, не указывая GPU-победителя для всех нагрузок. Память, среду, контекст, параллелизм и качество необходимо проверять вместе. Затем бюджет сравнивается между вариантами, которые удовлетворяют этим требованиям.
Образуют ли два GPU B200 единую память?
Лот B200 включает два GPU, каждый со своей памятью. Ваше программное обеспечение должно явно распределять данные или вычисления, чтобы использовать их вместе. Состав лота не доказывает ни единой памяти, ни определённой топологии, ни заданного ускорения.
Гарантирует ли выбор PyTorch при заказе, что моя модель заработает?
Выбор среды выражает предпочтение по подготовке, а не проверку вашей модели. Проверьте драйвер, библиотеки, расширения и необходимые версии, затем запустите небольшой показательный пример перед вашей кампанией.