လေ့ကျင့်ခြင်း
အလေးချိန်များ၊ optimizer အခြေအနေ နှင့် activation များအတွက် မှတ်ဉာဏ် ခွဲဝေပေးပါ။ Multi-GPU လေ့ကျင့်မှုတွင် သင့်တော်သော အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုလည်း လိုအပ်သည်။
HOPPER · ဒေတာစင်တာ
NVIDIA H100 သည် တောင်းဆိုသော AI လုပ်ငန်းများအတွက်
80 GB HBM3 မှတ်ဉာဏ်သည် memory ဘတ်ဂျက်သည် အင်ဂျင်နီယာဖွဲ့စည်းမှုကို သတ်မှတ်သော အလုပ်များအတွက်ဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်၊ ဒေတာစုနှင့် GPU topology အပေါ် မူတည်၍ သင်၏ လေ့ကျင့်မှု သို့မဟုတ် အနုညာတစက်ကို စီစဉ်ပါ။
ဖွဲ့စည်းမှုများကို ကြည့်ရှုပါသင့်ဆာဗာ
သင့်အလုပ်တင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ တည်ဆောက်ပါ
GPU မှတ်ဉာဏ်သည် ဆာဗာ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ CPU၊ စနစ် RAM၊ သိုလှောင်မှုနှင့် ဒေသကို သတ်မှတ်၍ ပြည့်စုံသော ဖွဲ့စည်းမှုကို စစ်ဆေးပါ။
- မော်ဒယ် အရွယ်အစားနှင့် မှတ်ဉာဏ် ဘတ်ဂျက်
- CPU၊ RAM နှင့် ဒေတာစုဆောင်းမှု
- ဒေသနှင့် တပ်ဆင်မှုလိုအပ်ချက်များ
အလုပ်ပမာဏများ
မှတ်ဉာဏ်သည် အရေးကြီးဆုံးအချိန်
LLM အနက်ခွဲခြင်း
မော်ဒယ်နှင့် KV cache ကို အတူတကွ VRAM အတွက် စီမံပါ။ context အရှည်နှင့် တပြိုင်နက်တောင်းဆိုမှုများသည် မှတ်ဉာဏ် လိုအပ်ချက်ကို သက်ရောက်စေသည်။
သိပ္ပံတွက်ချက်မှု
ဂဏန်းတိကျမှုနှင့် CUDA ဆော့ဖ်ဝဲ လိုအပ်ချက်များကို သင်၏တွက်ချက်မှုနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ဟိုစကို ရွေးချယ်ပါ။
တည်နေရာ
သင့်အလုပ်တင်မှုအတွက် ဒေသ ရွေးချယ်ပါ
ဒေတာနှင့် အသုံးပြုသူများအနီးတွင် ကွန်ပျူတာကို ထိန်းသိမ်းပါ။ ရွေးချယ်ထားသော မော်ဒယ်နှင့် တည်နေရာအတွက် စွမ်းဆောင်ရည်ကို စစ်ဆေးသည်။
ဥရောပ
တောင်းဆိုမှုအပေါ် မူတည်၍ ရရှိနိုင်မှု
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု
တောင်းဆိုမှုအပေါ် မူတည်၍ ရရှိနိုင်မှု
အာရှ
တောင်းဆိုမှုအပေါ် မူတည်၍ ရရှိနိုင်မှု
နှိုင်းယှဉ်ပါ
အခြားမှတ်ဉာဏ်ဘတ်ဂျက်ကို စဉ်းစားပါ။
Ampere80 GB
NVIDIA A100
တည်ငြိမ်သော CUDA အလုပ်များနှင့် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း
- မှတ်ဉာဏ်
- HBM2e
- အခြေအနေ
- တောင်းဆိုမှုအပေါ်
တောင်းဆိုမှုအပေါ် စျေးနှုန်းဖွဲ့စည်းမှုနှင့် ဒေသ အတည်ပြုရန်
မော်ဒယ်ကို စူးစမ်းပါ Hopper141 GB
NVIDIA H200
မှတ်ဉာဏ်အလွန်အမင်း လိုအပ်သော LLM အနက်ခွဲခြင်းနှင့် သိပ္ပံတွက်ချက်မှုများ
- မှတ်ဉာဏ်
- HBM3e
- အခြေအနေ
- တောင်းဆိုမှုအပေါ်
တောင်းဆိုမှုအပေါ် စျေးနှုန်းဖွဲ့စည်းမှုနှင့် ဒေသ အတည်ပြုရန်
မော်ဒယ်ကို စူးစမ်းပါ Ada Lovelace24 GB
NVIDIA RTX 4090
ပရိုတိုတိုက်ခြင်း၊ ပုံဖန်တီးခြင်းနှင့် ရုပ်ပုံဖန်တီးခြင်း
- မှတ်ဉာဏ်
- GDDR6X
- အခြေအနေ
- တောင်းဆိုမှုအပေါ်
တောင်းဆိုမှုအပေါ် စျေးနှုန်းဖွဲ့စည်းမှုနှင့် ဒေသ အတည်ပြုရန်
မော်ဒယ်ကို စူးစမ်းပါ ဖော်ပြထားသော H100 variant ဘယ်ဟာလဲ?
ကိုးကားသတ်မှတ်ချက်မှာ H100 SXM 80 GB ဖြစ်သည်။ PCIe နှင့် NVL မော်ဒယ်များကွာခြားပြီး တိကျသော GPU မော်ဒယ်ကို ဆာဗာ ဖွဲ့စည်းမှုတွင် အတည်ပြုရမည်။
80 GB သည် မော်ဒယ်ကို သေချာထည့်နိုင်မလား?
မဟုတ်ပါ။ အလေးချိန်များ၊ တိကျမှု၊ လှုပ်ရှားမှုများနှင့် cache သည် မှတ်ဉာဏ် ဘတ်ဂျက်ကို မျှဝေသည်။ သင်၏ ဖရိမ်ဝတ်နှင့် ရည်ရွယ်ထားသော အလုပ်အပေါ်ကို စစ်ဆေးပါ။
GPU များစွာ တောင်းဆိုနိုင်ပါသလား?
ဟုတ်ကဲ့၊ သင့်တောင်းဆိုမှုတွင် GPU အရေအတွက်နှင့် အပြန်အလှန်လိုအပ်ချက်များကို ထည့်ပါ။ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် topology ကို deployment မပြုမီ အတည်ပြုရန် လိုအပ်သည်။
သင့် ဖွဲ့စည်းမှု
အခြေခံအဆောက်အအုံ quotation တစ်ခု တောင်းဆိုပါ
အရင်းအမြစ်များနှင့် လည်ပတ်ချိန်ကို ရွေးပါ။ သင့်ဖွဲ့စည်းမှုအတွက် စျေးနှုန်းကို အတည်ပြုပါမည်။
အရင်းအမြစ်တိုင်းတွင် ကိုယ်ပိုင် ဖော်ပြထားသော ဖွဲ့စည်းမှုရှိသည်။ GPU ဆာဗာများစွာသည် NVLink ကလပ်စတာ မဖြစ်ပါ။ လစဉ်နှုန်းများသည် ဘီလ်ကာလအပြည့်အဝကို ဖုံးလွှမ်းသည်။ ဖွဲ့စည်းမှုအပြင် သိုလှောင်မှုနှင့် ယာဉ်လမ်းမပါဝင်ပါ။