Оқыту
Салмақтар, оңтайландыру күйі және активация үшін жады бөлу. Көп-GPU оқыту үшін сәйкес интерконнект қажет.
HOPPER · Деректер орталығы
80 ГБ HBM3 жады — жад бюджеттің архитектураны анықтайтын жұмыс жүктемелері үшін. Оқу немесе тұжырымдама серверін модель, деректер жиынтығы және GPU топологиясы негізінде жоспарлаңыз.
Конфигурацияларды қарауСерверіңіз
GPU жады сервердің бір бөлігі. Толық конфигурацияны тексеру үшін CPU, жүйелік RAM, сақтау және аймақты көрсетіңіз.
Жүктемелер
Салмақтар, оңтайландыру күйі және активация үшін жады бөлу. Көп-GPU оқыту үшін сәйкес интерконнект қажет.
Модель мен KV кэшін бірге VRAM-ды жоспарлаңыз. Контекст ұзындығы мен бір уақытта сұраулар жады талаптарына әсер етеді.
Есептеу алдында сандық дәлдік пен CUDA бағдарламалық талаптарын сәйкестендіріңіз.
Орналасқан жері
Есептеу қуатын деректер мен пайдаланушыларға жақын ұстаңыз. Таңдалған модель мен орынды тексеру үшін сыйымдылық қаралады.
Қол жетімділік сұрау бойынша
Қол жетімділік сұрау бойынша
Қол жетімділік сұрау бойынша
Салыстыру
CUDA жүктемелері мен модель оқытуды орнату
Жадыға бай LLM inference және ғылыми есептеулер
Прототиптеу, сурет генерациясы және рендеринг
Сілтеме сипаттамасы H100 SXM 80 ГБ. PCIe және NVL нұсқалары әртүрлі; нақты GPU нұсқасын сервер конфигурациясында растау керек.
Жоқ. Салмақтар, дәлдік, активациялар және кэш жады бюджетін бөліседі. Құрылымды тексеріңіз және жоспарланған жүктемені сынақтан өткізіңіз.
Иә, сұрауыңызға GPU саны мен интерконнек талаптарын қосыңыз. Қуаттылық пен топологияны орналастырмас бұрын растау керек.
Сіздің конфигурацияңыз
Ресурстар мен жұмыс уақытын таңдаңыз. Сіздің конфигурацияңызға бағаны растаймыз.
Әр ресурс өзінің конфигурациясын көрсетеді. Көп GPU серверлері NVLink кластерін құрамайды. Айлық тарифтер толық төлем кезеңін қамтиды; конфигурациядан тыс сақтау және трафик кірмейді.