Распределённое обучение
Проверьте стратегию разделения модели и состояния обучения между четырьмя GPU.
Четыре GPU по 80 GB для распределённых задач. Нужна поддержка со стороны приложения.
Проверьте стратегию разделения модели и состояния обучения между четырьмя GPU.
Оцените поддержку model parallelism и память каждого A100 отдельно.
Распределяйте эксперименты по GPU, если каждому хватает 80 GB.
Укажите модель, программное окружение и срок аренды. До начала подтвердим цену, доступность и способ подключения.
Память указана на одну карту: 4 × 80 GB HBM2e. Она не объединяется автоматически.
Нужны модель, версия фреймворка, стратегия параллелизма, batch size и команда запуска. Также укажите объём датасета и требования к обмену между GPU: число карт не описывает весь сервер.
Для этой конфигурации можно оставить заявку на аренду. Укажите задачу, желаемые даты и длительность. Наличие оборудования, стоимость и время доступа подтверждаются индивидуально; заявка не является подтверждённой бронью.