CapordiaBeschreiben, was zusammen funktionieren muss
Die GPU-Karte ist der Ausgangspunkt der Wahl, doch die Anwendung hängt auch von ihrer Umgebung ab. Ein Workload kann seine Eingaben auf dem Prozessor vorbereiten, seine Daten in den Systemspeicher laden und dann die Operationen an die GPU senden. Listen Sie diese Schritte in Ihrem Dossier auf, um nicht jede Verlangsamung der Karte selbst zuzuschreiben.
Der Katalog detailliert das GPU-Modell und den GPU-Speicher. Für spezifische Anforderungen an Prozessor, RAM, Volumes oder Konnektivität geben Sie eine maßvolle Anforderung in Ihrem Rahmenkonzept an. So lässt sich der notwendige Umfang besprechen, ohne Eigenschaften abzuleiten, die nicht in der Konfiguration enthalten sind.
Aufgaben aufteilen, bevor Karten vervielfacht werden
Bei einer Warteschlange unabhängiger Aufträge benennen Sie die Ein- und Ausgaben jeder Aufgabe. Bei einer einzigen verteilten Verarbeitung identifizieren Sie den Mechanismus, den Ihre Software verwendet. Die Anzahl der Karten, der Speicher pro Karte und der Austausch zwischen GPUs beantworten unterschiedliche Fragen; der Vergleich muss diese drei Dimensionen beibehalten.
Die Kontrolle über Ihre Umgebung behalten
Ihr Team wählt die Software und die auszuführenden Verarbeitungen. Capordia prüft nicht den Inhalt von Dateien, Prompts oder Berechnungen. Organisieren Sie Zugriffsrechte, Aktualisierungen und Kopien der Ergebnisse rund um die Personen, die die Last tatsächlich betreiben. Diese Aufteilung erleichtert den Eingriff, wenn ein Parameter geändert oder eine Aufgabe neu gestartet werden muss.
Zur Vorbereitung des weiteren Vorgehens
Erwartungen erklären, bevor Sie eine leistungsstärkere GPU suchen.
Erwartungen, Eingaben und GPU-Messwerte abgleichen, bevor Sie die Karte wechseln.
Wählen Sie, was gemeinsam voranschreitet, bevor Sie die Karten zählen.
Zwischen unabhängigen Aufgaben und verteilter Verarbeitung wählen, bevor Sie die Zahl der GPUs erhöhen.