Architekturentscheidung
Für Multi-GPU-Training, Topologie und Kommunikationsanforderungen angeben. Das Hinzufügen von Speicherzahlen von nicht verbundenen Servern ist kein Cluster-Design.
GLOBALATLAS AI · KI-Training
KI-Training
Training speichert Aktivierungen, Gradienten und Optimierer-Status zusätzlich zu Modellgewichten. Durchsatz der Datensätze und Checkpoints sind ebenfalls wichtig.
Ein reproduzierbarer Trainingslauf
- 01
Datensatz und Trainingscode versionieren
- 02
Einen Trainings-Batch inklusive Optimierer-Status messen
- 03
Checkpoints schreiben und Wiederherstellung des Laufs verifizieren
Anforderungen an die Konfiguration
Eine repräsentative Charge messen. Multi-GPU-Training erfordert eine explizite Verbindung und verteilte Einrichtung; diese Version prüft Single-GPU-Angebote.