MI300X: 192 GB cho chiến dịch AMD của bạn.

Coi việc chuyển đổi như một thử nghiệm

Kiểm kê các phụ thuộc trước khi thuê: phiên bản PyTorch, các toán tử tùy chỉnh, thư viện attention, lượng tử hóa và động cơ suy luận nếu có. Xem xét khả năng hỗ trợ ROCm và MI300X của chúng, cũng như ma trận tương thích của hệ thống. Việc một dự án dùng PyTorch không đảm bảo rằng mọi phần mở rộng CUDA của nó đều có biến thể AMD. Hãy bắt đầu bằng một lô tối thiểu chạy xuyên suốt mô hình từ đầu đến cuối.

Khai thác dung lượng mà không quên các trạng thái tạm thời

192 GB có thể tránh việc phân tán mô hình khi một cấu hình nhỏ hơn buộc phải chia nhỏ nó. Sự đơn giản hóa này đáng được kiểm nghiệm trước khi tối ưu hóa việc trao đổi giữa nhiều card. Hãy tính trọng số trước, rồi đo các activation, bộ nhớ đệm sinh và các buffer thực sự được sử dụng. Với huấn luyện, hãy bao gồm gradient và optimizer; với suy luận, hãy thay đổi ngữ cảnh và mức đồng thời.

Một so sánh CUDA/ROCm bắt đầu bằng tính tương đương: cùng dữ liệu, cùng checkpoint, cùng tham số sinh và dung sai số học đã xác định. Hãy xem xét đầu ra và chỉ số nghiệp vụ trước khi so sánh thời gian.

Khi nào nên ưu tiên một cấu hình khác

Nếu phương pháp của bạn phụ thuộc vào một kernel chỉ có trên CUDA và khó thay thế, một H200 141 GB có thể giảm bớt công việc thích ứng. Ngược lại, một dự án đã được kiểm chứng trên ROCm có thể tận dụng dung lượng của MI300X mà không cần di chuyển ngăn xếp phần mềm. Hãy quyết định dựa trên tổng chi phí của thử nghiệm, bao gồm số giờ kiểm chứng và số lần lặp lại, thay vì chỉ dựa trên bộ nhớ.

Lên kế hoạch cho chu kỳ AMD đầu tiên

Hãy dành ba ngày để xác nhận cài đặt, thực thi và đầu ra; bảy ngày cho một so sánh ổn định với chuẩn tham chiếu của bạn; ba mươi ngày cho một chiến dịch khi công thức đã cố định. Trong đơn hàng, chọn "Môi trường khác" cho dự án ROCm của bạn và chọn thời lượng. Hãy chuẩn bị một tệp phụ thuộc và dữ liệu kiểm soát. Thanh toán bằng crypto mà không cần giấy tờ tùy thân; thông tin của bạn dùng để theo dõi hồ sơ.