NVIDIA A100 SXM 80GB
USD 120,003 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
3 günü yapılandırTam sayfayı görüntüleML protokolünüze kart başına 80 GB verin. IteraGPU, bir Ampere referansını yakalamak, uyarlamalarınızı karşılaştırmak ve denemelerinizi ve değerlendirmelerini kapsayan bir dönem seçmek için A100 SXM'i kiralar.
USD 120,00 itibarıyla3 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
KYC'siz kripto. Hesap gerekli: ad, soyad, e-posta ve parola. KYC işlemi veya kimlik belgesi olmadan.
1 GPU dahil · kart başına 80 GB · HBM2e
Paket toplamı · 3 gün
USD 120,0078 kart mevcut.
Bu yapılandırmayı kiralaTam lot için USD cinsinden fiyat; yapılandırıcıda 1 ila 10 lot. Toplam, paketin lot sayısıyla çarpımıdır; otomatik yenileme yoktur.
3 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
3 günü yapılandırTam sayfayı görüntüle7 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
7 günü yapılandırTam sayfayı görüntüle30 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
30 günü yapılandırTam sayfayı görüntüleA100 SXM, bir eğitim tarifini yeniden üretmek, bir uyarlamayı değerlendirmek ve aynı donanım üzerinde varyantları karşılaştırmak için bir adaydır. Kart başına 80 GB, 48 GB yapılandırmalardan daha yüksek bir alan sunar; somut fayda, eğitim adımınızın ve değerlendirmenizin zirvesine bağlıdır.
Yönteminize göre ağırlıkların, aktivasyonların, gradyanların ve optimize edicinin ihtiyaçlarını toplayın. Az sayıda eğitilebilir parametreye sahip bir uyarlama için aktivasyonlar yine de dikkate alınmalıdır. İş yükünüz zaten 48 GB'a rahatça sığıyorsa, paketi taahhüt etmeden önce bir RTX A6000'i de karşılaştırın.
Kiralamayı doğrudan kripto ile ödersiniz; zorunlu bakiye yükleme, KYC veya kimlik belgesi yoktur. Sipariş hesabı ad, soyad, e-posta ve parola ister.
Bir A100 SXM partisi için USD 280,00 öngörün; bu, 7 gün boyunca 80 GB'lık bir GPU demektir. Başlangıç checkpoint'ini ve değerlendirme setini hazırlayın, ardından takviminizi referansı yeniden ele alma, bir uyarlama deneme, değerlendirme ve dışa aktarma arasında paylaştırın. Paket, kiralama bütçesini sabitler; gerçekleştirilebilecek deneme sayısı ölçülen sürelerine bağlıdır.
7 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
Bu 7 günlük paketi yapılandır7 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB
GPU başına 80 GB'ı korurken daha yeni bir nesli incelemek istiyorsanız karşılaştırılabilir. H100'e geçiş, tek başına 80 GB'ın üzerindeki bir bellek ihtiyacını çözmez.
7 günü yapılandırTam sayfayı görüntüle7 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 48 GB
Eğitiminiz ve değerlendirmeniz bir marjla 48 GB'a sığıyorsa dikkate alınmalıdır. Paketi ve CUDA uzantılarınızın bu diğer Ampere yapılandırmasındaki desteğini karşılaştırın.
7 günü yapılandırTam sayfayı görüntüleÖnceden bakiye yükleme olmadan doğrudan ödeme, özellikle Bitcoin üzerinde BTC veya Tron üzerinde USDT ile. Hesap gerekli: ad, soyad, e-posta ve parola. KYC işlemi veya kimlik belgesi olmadan.
Varlıkları, ağları ve ödeme koşullarını görünIteraGPU A100 SXM, tek bir kartta 80 GB HBM2e sunar. Uyarlamanız 48 GB'lık alanı aştığında veya bir Ampere referansını korumak istediğinizde bir adaydır. İhtiyaçları yöntem, eğitilebilir parametreler ve örnek uzunluğu belirler; tek başına model adı seçim yapmak için yeterli değildir.
Bir IteraGPU partisi 80 GB'lık bir A100 SXM içerir. Paketinin tamamı 3 gün için USD 120,00, 7 gün için USD 280,00 veya 30 gün için USD 990,00 tutarındadır. Birden fazla parti için paketi seçilen parti sayısıyla çarpın; bu tutarlar günlük fiyatlar değildir.
Hayır. Çalıştırma ayrıca aktivasyonlar, arabellekler ve eğitime bağlı olarak gradyanlar ve optimize edici durumları için de bellek kullanır. 80 GB'lık bir A100 GPU'nun uygun olup olmadığına karar vermek için değerlendirme ve kaydetme dahil tüm tarifinizin zirvesini ölçün.
Her iki IteraGPU ürün sayfası da GPU başına 80 GB sunar. Dolayısıyla bir H100 SXM, A100 SXM'den daha büyük bir alan sağlamaz. Çalıştırmanız bu kapasiteyi aşıyorsa kart başına daha fazla belleğe sahip bir yapılandırmayı veya tarifte bir değişikliği inceleyin; sığıyorsa paketleri ve aynı görevdeki ölçümlerinizi karşılaştırın.
Başlangıç kontrol noktasını, veri sürümünü, eğitim/doğrulama bölünmesini ve tam parametreleri bir araya getirin. İlk çalıştırma basit bir soruyu yanıtlamalıdır: Beklenen tarifle tutarlı bir sonuç elde ediliyor mu? Python, PyTorch ve CUDA sürümlerini ve sayısal seçenekleri saklayın. Bir tohum sabitlemek takibi kolaylaştırır, ancak iki farklı ortamı mutlaka bit bit aynı hale getirmez.
Eğitim yalnızca ağırlıkları kullanmaz. Geri yayılım için saklanan aktivasyonlar ve optimize edici durumları, mümkün olan microbatch boyutunu belirleyebilir. Gerçek bir adımı, ardından değerlendirme ve kaydetmeyi test edin; çünkü bunların bellek ayak izi farklı olabilir. Aktivasyon checkpointing, bir miktar belleği ek hesaplama karşılığında takas eder: yaygınlaştırmadan önce adım süreniz üzerindeki maliyetini karşılaştırın.
Ampere özellikle BF16 ve TF32 işlemlerini sunar. Varsayılan bir yapılandırmanın iki sürüm arasında değişmeden kaldığını varsaymak yerine yazılımınızın kullandığı formatları belirtin. Bu tercihler açıkça yazıldığında sayısal bir karşılaştırmayı yeniden gözden geçirmek kolaylaşır.
H100 SXM, aynı 80 GB kapasiteyle daha yeni bir nesli incelemenizi sağlar. Yalnızca tek bir adımın maliyetini değil, hedef metriğinize ulaşmanın maliyetini ölçün. İş yükünüz 48 GB'a rahatça sığıyorsa, bir A40 veya RTX A6000 de protokole dahil edilebilir. Her durumda, CUDA projenizin derlenmiş uzantılarının hedeflediği mimarileri doğrulayın.
Üç gün, bir temel modeli yeniden oluşturmak ve bir devam eğitimini test etmek için yeterlidir. Yedi gün, birden fazla seed veya ablation için bir pencere sunar. Otuz gün, düzenli kontrol noktaları ve nihai dışa aktarım içeren yapılandırılmış bir seri için uygundur. Deney manifestinizi hazırlayın, süreyi ve kart sayısını seçin, ardından sipariş bilgilerini tamamlayın. Kripto transferinden sonra « Ödedim » ile bildirin ve dosyayı hesabınızda bulun.
GPU veri sayfası bir kapasiteyi tanımlar. Bu yöntemler, girdileri, ayarı ve kendi iş yükünüzde doğrulayacağınız sonucu belirlemenize yardımcı olur.
NVIDIA A100 SXM 80GB · 3 gün · 1 lot · 1 GPU · GPU başına 80 GB için USD 120,00.