GPU для исследований в ML · Криптооплата без KYC
IteraGPU
Каталог GPU / 2 × NVIDIA B200 SXM
Location GPU / NVIDIA

2 × NVIDIA B200 SXM

Комплект из двух B200 SXM предназначен для экспериментов, у которых есть явная причина использовать два GPU: распределить модель, распараллелить обучение или запустить два независимых варианта. Каждая карта располагает 180 ГБ HBM3e; именно ваша программная стратегия определяет, как использовать эти возможности.

Ваша конфигурация

GPU на лот
2
Память на GPU
180 Go
Тип памяти
HBM3e
Доступный запас
4 пакеты по 2

Тарифы на 3, 7 или 30 дней. Количество пакетов выбирается на следующем шаге.

Оплата криптовалютой без KYC и удостоверения личности; имя, фамилия и email для отслеживания заказа.

Процесс оплаты
Ваша аренда3 / 7 / 30 дней

2 × NVIDIA B200 SXM

Включено 2 GPU · 180 GB на карту · HBM3e

Итого по тарифу · 3 дней

887,57 USD

Доступно 4 лотов по 2 карты.

Арендовать эту конфигурацию

Сначала решите, что именно карты делят между собой

При классическом параллелизме по данным каждый GPU хранит копию модели и получает часть batch. Для модели, слишком большой для одной карты, требуется разделение параметров или слоёв. Таким образом, суммарные 360 ГБ автоматически не образуют единое выделение. Запишите свою гипотезу до аренды: увеличить глобальный batch, сократить время шага или сделать выполнение возможным.

Эксперимент по разделению, который приводит к выводу

Начните с одного и того же уменьшенного набора данных на одной карте, если модель на неё помещается, затем на двух. Фиксируйте пиковую память каждого GPU, время на шаг после прогрева и стоимость обменов. Одна почти пустая карта и другая заполненная указывают на несбалансированное разделение. Два независимых эксперимента могут быть полезнее распределённого обучения, когда ваш вопрос касается нескольких гиперпараметров.

Поддерживайте точность и число обработанных примеров постоянными во время этого сравнения. Улучшение, полученное при одновременном изменении числового формата и размера batch, было бы трудно отнести к аппаратному обеспечению.

Подготовить стек Blackwell и выбрать альтернативу

Убедитесь, что ваша версия PyTorch, ваша сборка CUDA и скомпилированные расширения корректно ориентированы на Blackwell. Пользовательское ядро, совместимое с другим поколением, не подтверждает эту совместимость. Протестируйте ключевые операции до полной кампании. Если ваша модель и её рабочий резерв умещаются в 141 ГБ, H200 позволяет изучить запуск на одном GPU; MI300X открывает другой путь для проекта, подготовленного под ROCm.

Забронировать рабочий интервал для исследования

Трёх дней достаточно для проверки заранее подготовленного распределения. Семь дней позволяют организовать несколько вариантов и их оценку. Тридцать дней соответствуют длительной кампании с заданными чекпоинтами и критериями остановки. Выберите количество комплектов из двух карт, длительность и нужное окружение, затем укажите свои контактные данные. После перевода криптовалюты нажмите «Я оплатил» в заказе; далее следуйте шагам оплаты и подготовки доступа.

Подготовить первый запуск на этой конфигурации

Карточка GPU описывает возможности. Эти методы помогают определить входные данные, настройку и результат, который нужно проверить на вашей собственной нагрузке.