Jak zbudować potężny klaster GPU: Kompleksowy przewodnik

Wprowadzenie: Czym jest klaster GPU?

Klaster GPU to grupa komputerów, w których każdy węzeł jest wyposażony w jeden lub więcej procesorów graficznych (GPU). Wykorzystując moc wielu współpracujących ze sobą GPU, te klastry zapewniają przyspieszone możliwości obliczeniowe dla określonych zadań obliczeniowych, takich jak przetwarzanie obrazów i wideo, szkolenie sieci neuronowych oraz uruchamianie innych algorytmów uczenia maszynowego.

Klastry GPU oferują kilka kluczowych zalet:

• Wysoka dostępność: Jeśli jeden węzeł w klastrze ulegnie awarii, obciążenie robocze może zostać automatycznie przekierowane do innych dostępnych węzłów, aby utrzymać ciągłość działania i zapobiec zakłóceniom.
• Wysoka wydajność: Poprzez rozdzielanie obciążeń roboczych na wiele równoległych węzłów GPU, klaster może dostarczyć znacznie większej mocy obliczeniowej niż pojedyncza maszyna dla wymagających zadań.
• Równoważenie obciążenia: Przychodzące zadania są równomiernie rozdzielane między węzły GPU w klastrze, co pozwala mu wydajnie obsługiwać duży wolumen żądań jednocześnie.

Aby dowiedzieć się więcej o wykorzystywaniu kart GPU do uczenia maszynowego, zapoznaj się z naszymi szczegółowymi przewodnikami na temat:

• Karty GPU do głębokiego uczenia (opens in a new tab) - przegląd kart GPU do obciążeń głębokiego uczenia
• Szkolenie wieloGPU i rozproszone (opens in a new tab) - techniki szkolenia modeli na wielu GPU

W tym artykule omówimy:

• Typowe przypadki użycia klastrów GPU
• Krok po kroku przewodnik budowy własnego klastra GPU
• Kluczowe rozważania i opcje sprzętowe
• Wdrażanie oprogramowania dla klastrów GPU
• Uproszczenie zarządzania klastrem GPU za pomocą narzędzi takich jak Run:AI

Przypadki użycia klastra GPU

Skalowanie w górę głębokiego uczenia

Jedną z najpopularniejszych aplikacji klastrów GPU jest szkolenie dużych modeli głębokiego uczenia na wielu węzłach. Agregowana moc obliczeniowa pozwala pracować z większymi. Zbiory danych i bardziej złożone architektury sieci neuronowych. Niektóre przykłady obejmują:

• Widzenie komputerowe: Modele takie jak ResNet i Inception do klasyfikacji obrazów, wykrywania obiektów itp. często mają setki warstw konwolucyjnych wymagających intensywnej matematyki macierzowej. Klastry GPU mogą znacznie przyspieszyć szkolenie tych modeli na dużych zbiorach danych obrazów/wideo.

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Szkolenie dużych modeli językowych, takich jak BERT i GPT-3, do zadań takich jak tłumaczenie, generowanie tekstu i konwersacyjna sztuczna inteligencja, wymaga wchłaniania ogromnych korpusów tekstowych. Klastry GPU pozwalają na podzielenie danych szkoleniowych i zrównoleglenie treningu modelu.

Wnioskowanie AI na krawędzi

Oprócz szkolenia w centrach danych, klastry GPU mogą być również geograficznie rozproszone na urządzeniach obliczeniowych na krawędzi w celu uzyskania niskopróżniowego wnioskowania AI. Łącząc karty GPU z wielu węzłów brzegowych w jeden logiczny klaster, można generować prognozy w czasie rzeczywistym lokalnie na urządzeniach brzegowych bez opóźnień wynikających z wysyłania danych do chmury lub zdalnego centrum danych.

Jest to szczególnie przydatne w aplikacjach takich jak autonomiczne pojazdy, robotyka przemysłowa i analityka wideo, gdzie szybkie czasy reakcji są kluczowe. Aby uzyskać głębsze informacje, zapoznaj się z naszym przewodnikiem po AI na krawędzi (opens in a new tab).

Jak zbudować klaster GPU-Accelerated

Wykonaj te kroki, aby złożyć klaster GPU dla Twojego lokalnego centrum danych lub serwerowni:

Krok 1: Wybierz odpowiedni sprzęt

Podstawowym elementem budulcowym klastra GPU jest pojedynczy węzeł - fizyczny serwer z jedną lub więcej kartami GPU, który może uruchamiać obciążenia obliczeniowe. Przy określaniu konfiguracji każdego węzła należy wziąć pod uwagę:

• CPU: Oprócz kart GPU, każdy węzeł potrzebuje procesora CPU, ale każdy nowoczesny procesor wystarczy dla większości przypadków użycia.
• RAM: Więcej pamięci systemowej jest zawsze lepsze, ale planuj minimum 24 GB pamięci DDR3 RAM na węzeł.
• Interfejsy sieciowe: Każdy węzeł powinien mieć co najmniej dwa porty sieciowe - jeden do ruchu klastrowego i jeden. Dla zewnętrznego dostępu należy użyć Infiniband lub 100 GbE do szybkiej komunikacji GPU-to-GPU.
• Płyta główna: Upewnij się, że płyta główna ma wystarczającą liczbę gniazd PCI Express dla kart GPU i kart sieciowych. Zazwyczaj będziesz potrzebować gniazd x16 dla kart GPU i gniazd x8 dla Infiniband/Ethernet.
• Zasilacz: Karty GPU używane w centrach danych mają znaczne zapotrzebowanie na moc. Dobierz zasilacz, aby wspierał całkowite zużycie mocy przez wszystkie komponenty przy maksymalnym obciążeniu.
• Pamięć masowa: Idealne są dyski SSD, ale w zależności od wymagań we/wy mogą wystarczyć również dyski SATA.
• Forma czynnika GPU: Karty GPU występują w różnych kształtach i rozmiarach. Typowe opcje obejmują pełną wysokość/pełną długość, niski profil, aktywne chłodzenie, pasywne chłodzenie i chłodzenie cieczą. Wybierz formę czynnika, która pasuje do obudowy serwera i ograniczeń chłodzenia.

Krok 2: Zaplanuj moc, chłodzenie i miejsce w szafie rack

W zależności od skali, klaster GPU może wymagać dedykowanego pomieszczenia w centrum danych lub przestrzeni współdzielonej. Kluczowe kwestie to:

• Miejsce w szafie rack: Upewnij się, że masz wystarczającą głębokość, wysokość i szerokość w szafach serwerowych, aby fizycznie pomieścić węzły w oparciu o wymiary wybranej obudowy i formy czynnika GPU.

• Dystrybucja zasilania: Dokładnie oblicz całkowite zapotrzebowanie na moc klastra i zapewnij odpowiednie obwody elektryczne, PDU i UPS-y. Nie zapomnij uwzględnić sprzętu chłodzącego i redundancji.

• Wydajność chłodzenia: Karty GPU wytwarzają dużo ciepła. Sprawdź, czy Twój system chłodzenia może obsłużyć wydajność termiczną klastra. W przypadku najbardziej gęstych wdrożeń może być konieczne chłodzenie cieczą.

• Okablowanie sieciowe: Oprócz zasilania, będziesz potrzebować szybkich łączy sieciowych między węzłami i do świata zewnętrznego. Zapoznaj się z wytycznymi dostawcy przełączników dotyczącymi typów kabli, długości i najlepszych praktyk instalacji.

Krok 3: Zmontuj i okabluj klaster

Po przygotowaniu obiektu i zakupie sprzętu nadszedł czas na fizyczne zbudowanie klastra. Typowa architektura składa się z:

• Węzłów głównych: Jeden lub więcej serwerów, które. Głowa węzła jest głównym punktem kontaktu dla zewnętrznych żądań użytkownika/API.

• Węzły robocze: Większość serwerów, które faktycznie uruchamiają obciążenia GPU. Węzły robocze otrzymują zadania od węzła głównego, wykonują je i zwracają wyniki.

Fizycznie zamontuj serwery w stelażach, podłącz kable zasilające do PDU i podłącz kable sieciowe między węzłami a do przełącznika rdzeniowego. Zadbaj o zachowanie właściwego przepływu powietrza i zarządzanie kablami.

Krok 4: Wdrożenie stosu oprogramowania

Po umieszczeniu sprzętu na miejscu, następnym krokiem jest zainstalowanie niezbędnych komponentów oprogramowania:

• System operacyjny: Użyj zoptymalizowanej dla serwerów dystrybucji Linuksa, takiej jak CentOS, RHEL lub Ubuntu Server. Skonfiguruj system operacyjny na każdym węźle, dbając o wyrównanie nazw hostów, adresów IP i innych ustawień w całym klastrze.

• Sterowniki GPU: Zainstaluj odpowiednie sterowniki GPU od dostawcy sprzętu (np. NVIDIA CUDA Toolkit) na każdym węźle.

• Środowisko kontenerowe: Aby ułatwić przenośność i skalowalność, większość nowoczesnych klastrów używa kontenerów do pakowania i wdrażania obciążeń. Skonfiguruj środowisko kontenerowe, takie jak Docker lub Singularity, na każdym węźle.

• Platforma orkiestracji: System orkiestracji służy do zarządzania klastrem i planowania pracy na węzłach. Popularne opcje to Kubernetes dla obciążeń chmurowych i Slurm dla tradycyjnych obciążeń HPC.

• Monitorowanie i rejestrowanie: Wdróż scentralizowany system do zbierania logów i metryk ze wszystkich węzłów. Popularne narzędzia open source to Prometheus, Grafana i stos ELK.

• Narzędzia do nauki o danych: Zainstaluj z wyprzedzeniem wymagane biblioteki i narzędzia do uczenia maszynowego dla Twoich obciążeń, takie jak PyTorch, TensorFlow, Python, Jupyter itp.

Opcje sprzętowe klastra GPU

Akceleratory GPU do centrów danych

Najbardziej wydajne karty GPU dla dużych klastrów to akceleratory centrów danych NVIDIA:

• NVIDIA A100: Flagowy GPU NVIDIA oparty na architekturze Ampere. Oferuje.Proszę o podanie polskiego tłumaczenia tego pliku w formacie markdown. W przypadku kodu, nie tłumacz kodu, tylko komentarze. Nie dodawaj żadnych dodatkowych komentarzy na początku pliku. Oto plik:

rs do 312 TFLOPS wydajności AI, 40 GB pamięci HBM2 i przepustowości połączenia 600 GB/s. Obsługuje Multi-Instance GPU (MIG) do podziału na siedem izolowanych jednostek.

• NVIDIA V100: Karta graficzna oparta na architekturze Volta z 640 rdzeniami Tensor i 32 GB pamięci HBM2. Dostarcza do 125 TFLOPS i 300 GB/s przepustowości NVLink.

• NVIDIA T4: Niskooprofilowy akcelerator do obliczeń wnioskowania z 320 rdzeniami Tensor Turing, 16 GB pamięci GDDR6 i wydajnością 260 TOPS w formacie INT8. Zoptymalizowany pod kątem węzłów obliczeniowych na krawędzi.

Oto rozszerzona, 2000-słowowa praktyczna instrukcja, dlaczego szkolenie na wielu GPU ma znaczenie i jak efektywnie wykorzystywać techniki równoległości:

Dlaczego szkolenie na wielu GPU ma znaczenie dla dużych modeli AI

Szkolenie najnowocześniejszych modeli AI, takich jak głębokie sieci neuronowe z miliardami parametrów, jest niezwykle wymagające obliczeniowo. Pojedyncza karta graficzna, nawet wysokiej klasy, często nie ma wystarczającej pamięci i mocy obliczeniowej, aby wytrenować te ogromne modele w rozsądnym czasie. W tej sytuacji z pomocą przychodzi szkolenie na wielu GPU. Wykorzystując moc wielu kart graficznych działających równolegle, możemy znacznie przyspieszyć szkolenie i zająć się modelami o bezprecedensowej skali i złożoności.

Wyobraź sobie próbę wytrenowania GPT-3, słynnego modelu językowego z 175 miliardami parametrów, na pojedynczej karcie graficznej. Zajęłoby to wiele miesięcy, a nawet lat! Ale poprzez podzielenie modelu i danych na przykład na 1024 karty A100, szkolenie można ukończyć w ciągu tygodni. To właśnie moc szkolenia na wielu GPU - sprawia, że wcześniej niewykonalne problemy stają się wykonalne.

Niektóre kluczowe korzyści płynące z szkolenia na wielu GPU to:

1. Szybsze czasy szkolenia - Rozłożenie obciążenia obliczeniowego umożliwia masową równoległość, skracając czas szkolenia z miesięcy do dni lub tygodni. Ten krótszy cykl iteracji przyspiesza badania i wdrażanie.

2. Możliwość szkolenia większych modeli - Większe modele zazwyczaj działają lepiej, ale wymagają ogromnych ilości pamięci i mocy obliczeniowej. Podział na wiele GPU umożliwia szkolenie modeli z miliardami parametrów, które nigdy wcześniej nie byłyby możliwe.Oto tłumaczenie pliku na język polski. Komentarze w kodzie zostały przetłumaczone, a sam kod nie został przetłumaczony.

3. Skalowalność - Dodanie większej liczby kart GPU pozwala na szkolenie jeszcze większych modeli lub dalsze skrócenie czasu szkolenia. Szkolenie na wielu GPU to wysoce skalowalny sposób.

4. Efektywność kosztowa - Chociaż zakup wielu kart GPU wiąże się z wyższymi kosztami wstępnymi, to skrócenie czasu szkolenia sprawia, że jest to bardziej opłacalne niż korzystanie z pojedynczej karty GPU przez znacznie dłuższy czas. Uzyskujesz wyniki szybciej, jednocześnie zajmując drogie zasoby obliczeniowe przez mniej czasu.

Podsumowując, szkolenie na wielu GPU jest niezbędne do przesuwania granic sztucznej inteligencji, umożliwiając badaczom praktyczne szkolenie ogromnych, najnowocześniejszych modeli w skalowalny i opłacalny sposób. To absolutna gra zmieniająca.

Techniki równoległości dla szkolenia na wielu GPU

Aby skorzystać z wielu kart GPU, musimy podzielić pracę w taki sposób, aby umożliwić równoległe przetwarzanie. W szkoleniu na wielu GPU stosuje się kilka powszechnie używanych technik równoległości. Każda z nich ma swoje własne kompromisy i jest odpowiednia dla różnych scenariuszy. Przyjrzyjmy się trzem głównym z nich - równoległości danych, równoległości modelu i równoległości potoku.

Równoległość danych

Równoległość danych to najprostsza i najczęściej stosowana technika równoległości. Idea polega na tym, aby każda karta GPU pracowała na innym podzbiórze danych szkoleniowych, jednocześnie udostępniając te same parametry modelu.

Oto jak to działa:

1. Powiel model na każdej karcie GPU
2. Podziel partię szkoleniową równomiernie między karty GPU
3. Każda karta GPU oblicza przejście w przód i wstecz na swoim podzbiorze danych
4. Gradienty z każdej karty GPU są uśredniane
5. Każda karta GPU aktualizuje swoją kopię parametrów modelu przy użyciu uśrednionych gradientów

Zasadniczo każda karta GPU niezależnie wykonuje własne przejście w przód i wstecz na podzbiorze danych. Gradienty są następnie komunikowane między kartami GPU, uśredniane i używane do aktualizacji współdzielonych parametrów modelu na każdej karcie GPU. Frameworki takie jak PyTorch i TensorFlow dostarczają łatwe w użyciu prymitywy do uśredniania gradientów i synchronizacji między kartami GPU.

Równoległość danych jest prosta w implementacji i dobrze sprawdza się, gdy...Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski:

Równoległość modelu

Równoległość modelu przyjmuje odwrotne podejście do równoległości danych. Zamiast dzielić dane, dzieli się sam model na wiele GPU. Każde GPU przechowuje inną część modelu.

Powszechnym sposobem podziału modelu jest umieszczenie różnych warstw na różnych GPU. Na przykład, z 24-warstwową siecią neuronową i 4 GPU, każde GPU mogłoby przechowywać 6 warstw. Przejście w przód obejmowałoby przekazywanie aktywacji z jednego GPU do następnego, gdy dane przepływają przez warstwy. Przejście wstecz odbywa się w odwrotnej kolejności.

Równoległość modelu jest niezbędna, gdy stan modelu nie mieści się w pamięci pojedynczego GPU. Poprzez podział na wiele GPU, możemy skalować do większych modeli. Wadą jest to, że równoległość modelu wymaga większej komunikacji między GPU, ponieważ aktywacje i gradienty przepływają z jednego GPU do drugiego. To obciążenie komunikacyjne może zmniejszyć przepustowość.

Innym wyzwaniem związanym z równoległością modelu jest to, że wymaga ona zmian w kodzie modelu, aby działał on z podzielonymi warstwami. Frameworki badają sposoby automatyzacji tego procesu.

Równoległość potokowa

Równoległość potokowa jest bardziej zaawansowaną techniką, która łączy równoległość danych i równoległość modelu. W przypadku równoległości potokowej dzielimy zarówno model, jak i dane na wiele GPU.

Model jest podzielony na etapy, z których każdy jest przypisany do innego GPU. Każdy etap przetwarza inną mini-partię danych w danym momencie. Dane przepływają przez potok, a każde GPU pracuje nad swoim etapem i przekazuje pośrednie aktywacje do następnego etapu.

Oto przykład potoku z 4 GPU i 4 mini-partiami:

Kluczową zaletą równoległości potokowej jest to, że utrzymuje wszystkie procesory GPU zajęte. Podczas gdy jeden procesor GPU pracuje nad przejściem w przód dla mini-partii, inny procesor GPU może pracować nad przejściem wstecz poprzedniej mini-partii. Zmniejsza to czas bezczynności.

Głównym wyzwaniem związanym z równoległością potokową jest zrównoważenie obciążenia między etapami. Jeśli jeden etap trwa znacznie dłużej niż inne, może to spowodować zastój całego potoku. Staranne podzielenie modelu w celu zrównoważenia pracy ma kluczowe znaczenie dla wydajności.

Równoległość potokowa wprowadza również "nadmiar pęcherzy" podczas oczekiwania na wypełnienie potoku na początku i opróżnienie go na końcu każdej partii. Większe rozmiary partii i mniejsza liczba etapów pomagają w amortyzacji tego nadmiaru.

Praktyczne zalecenia dotyczące wydajnego szkolenia na wielu procesorach GPU

Oto kilka najlepszych praktyk, o których należy pamiętać podczas szkolenia na wielu procesorach GPU:

1. Jeśli to możliwe, użyj równoległości danych - Równoległość danych jest najłatwiejsza do wdrożenia i ma najmniejsze obciążenie. Jeśli Twój model mieści się w pamięci pojedynczego procesora GPU, preferuj równoległość danych.

2. Użyj równoległości modelu, jeśli jest to konieczne - Jeśli Twój model jest zbyt duży, aby zmieścić się w pamięci pojedynczego procesora GPU, użyj równoległości modelu, aby skalować do większych modeli. Zaimplementuj równoległość modelu na najwyższym możliwym poziomie szczegółowości, aby zminimalizować narzut komunikacyjny.

3. Użyj równoległości potokowej dla maksymalnej wydajności - Równoległość potokowa jest najbardziej złożona, ale może zapewnić najlepszą wydajność, utrzymując procesory GPU maksymalnie zajęte. Starannie zrównoważ obciążenie między etapami potoku.

4. Nakładaj obliczenia i komunikację - Techniki takie jak akumulacja gradientów pozwalają na nakładanie obliczeń i komunikacji poprzez obliczanie następnego zestawu gradientów podczas synchronizacji poprzedniego zestawu.

5. Używaj mieszanej precyzji - Szkolenie w mieszanej precyzji wykorzystuje niższą precyzję (np. FP16) do obliczeń i wyższą precyzję (FP32) do akumulacji. Zmniejsza to zużycie pamięci i czas obliczeń przy minimalnym wpływie na dokładność. Wiele procesorów GPU ma wbudowane wsparcie dla mieszanej precyzji.Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski:

6. Dostosuj rozmiar partii - Większe rozmiary partii mają lepszą intensywność obliczeniową, ale mogą pogorszyć jakość modelu. Eksperymentuj, aby znaleźć słodki punkt dla Twojego modelu. Kumulacja gradientów może pomóc w wykorzystaniu większych efektywnych rozmiarów partii.

7. Użyj szybkich połączeń międzysieciowych - NVLink i InfiniBand zapewniają znacznie większą przepustowość niż PCIe. Korzystanie z nich do komunikacji między GPU może znacznie poprawić skalowalność wielu GPU.

8. Profiluj i optymalizuj swój kod - Użyj narzędzi do profilowania, aby zidentyfikować wąskie gardła komunikacji i zoptymalizować swój kod pod kątem maksymalnej przepustowości. Nakładanie obliczeń i komunikacji jest kluczowe.

9. Rozważ koszty - Więcej GPU może przyspieszyć szkolenie, ale także kosztuje więcej. Znajdź właściwą równowagę dla Twojego budżetu i harmonogramu. Pamiętaj, że celem jest zminimalizowanie kosztów w celu osiągnięcia pożądanego wyniku, a nie maksymalizacja wykorzystania sprzętu.

10. Rozpocznij od prostego i skaluj w górę - Rozpocznij od równoległości danych na kilku GPU i stopniowo skaluj do większej liczby GPU i bardziej zaawansowanych technik równoległości w miarę potrzeb. Przedwczesna optymalizacja może niepotrzebnie skomplikować Twój kod.

Podsumowując, szkolenie na wielu GPU to potężne narzędzie do przyspieszania obciążeń AI. Poprzez uważne stosowanie technik równoległości i przestrzeganie najlepszych praktyk, możesz szkolić modele na najwyższym poziomie w ułamku czasu, jaki zajęłoby to na pojedynczym GPU. Kluczem jest rozpoczęcie od prostego, nieustanne profilowanie i optymalizacja oraz skalowanie złożoności w miarę potrzeb, aby osiągnąć swoje cele wydajnościowe. Udanego szkolenia!

Serwery i urządzenia GPU

W przypadku infrastruktury GPU "pod klucz" kilku dostawców oferuje wstępnie zintegrowane serwery i urządzenia:

• NVIDIA DGX A100: Zintegrowany system z 8 GPU NVIDIA A100, 128 rdzeniami procesora AMD EPYC, 320 GB pamięci GPU, 15 TB pamięci NVMe i 8 interfejsami sieciowymi Mellanox ConnectX-6 200 Gb/s. Dostarcza 5 PFLOPS wydajności AI.

• NVIDIA DGX Station A100: Kompaktowa stacja robocza z 4 GPU NVIDIA A100, 64 rdzeniami procesora AMD EPYC, 128 GB pamięci GPU i 7,68 TB pamięci NVMe.Plik w języku polskim:

• Lambda Hyperplane: Serwer 4U obsługujący do 8 kart graficznych NVIDIA A100 z pamięcią GPU 160 GB, 8 TB pamięci systemowej i 256 TB pamięci NVMe. Dostępny z procesorami Intel Xeon, AMD EPYC lub Ampere Altra.

Uproszczenie zarządzania klastrem GPU za pomocą Run:AI

Budowanie i zarządzanie klastrem GPU jest złożone. Narzędzia takie jak Run:AI mogą pomóc w uproszczeniu alokacji i orkiestracji zasobów GPU. Kluczowe funkcje obejmują:

• Pooling: Agregacja wszystkich kart GPU w klastrze w pojedynczy współdzielony pulę, która może być dynamicznie przydzielana do różnych obciążeń w razie potrzeby.

• Planowanie: Zaawansowane algorytmy planowania w celu optymalizacji wykorzystania GPU i zapewnienia sprawiedliwego dostępu dla wszystkich użytkowników i zadań.

• Widoczność: Szczegółowe monitorowanie i raportowanie wykorzystania, wydajności i wąskich gardeł GPU w całym klastrze.

• Przepływy pracy: Integracja z popularnymi narzędziami do nauki o danych i potokami ML w celu usprawnienia kompleksowego rozwoju modeli.

Aby dowiedzieć się więcej o platformie orkiestracji GPU Run:AI, odwiedź naszą stronę internetową (opens in a new tab).

Wniosek

Klastry GPU są niezbędną infrastrukturą dla organizacji dążących do przyspieszenia obliczeń intensywnych obciążeń AI/ML i skalowania możliwości szkolenia i wnioskowania modeli. Poprzez zrozumienie kluczowych zagadnień dotyczących wyboru sprzętu, planowania centrum danych, wdrażania oprogramowania i zarządzania klastrem, można zaprojektować i zbudować potężne klastry GPU, aby zasilać swoje inicjatywy AI.

Chociaż montaż klastra GPU od podstaw wymaga znacznej wiedzy i wysiłku, narzędzia takie jak Run:AI mogą ukryć wiele złożoności i pomóc w jak najlepszym wykorzystaniu inwestycji w GPU. Aby zobaczyć, jak Run:AI ułatwia budowanie i zarządzanie klastrami GPU dla obciążeń AI, zaplanuj demonstrację (opens in a new tab) z naszym zespołem.

.