B200: dos GPU, un solo plan de lote.

Dos tarjetas, un plan de trabajo explícito

Cada lote incluye dos B200 de 180 GB HBM3e cada una, sobre arquitectura Blackwell. Los 360 GB acumulados del lote no constituyen automáticamente una memoria única accesible a un programa. Para un procesamiento repartido, la aplicación debe gestionar la colocación de los datos y los intercambios entre GPU; también debe verificarse la topología realmente accesible.

Si tus tareas son independientes, asigna a cada una un GPU, un identificador y una ubicación de salida. Para un único cálculo distribuido, documenta más bien el fraccionamiento del modelo, las comunicaciones y la reanudación tras una interrupción. Estos dos modos exigen criterios de aceptación diferentes.

Validar la cadena de software Blackwell

Prepara una versión de tu entorno compatible con Blackwell, incluidas las extensiones compiladas de PyTorch o de tu aplicación CUDA. Un arranque correcto no basta: verifica un resultado representativo, la memoria máxima y un reinicio desde un punto de guardado. Conserva las versiones que sirvieron para esta validación.

Cuándo preferir una H200

Si todo el trabajo cabe en 141 GB y se mantiene en un solo GPU, la H200 SXM merece una comparación. Evita introducir un reparto solo para utilizar un segundo dispositivo. Por el contrario, dos proyectos realmente autónomos pueden justificar el lote B200 incluso sin aplicación distribuida. Compara entonces los entregables terminados, no solo la tasa de ocupación mostrada.

Reservar la duración en torno a los hitos

Una ventana de 3 días puede enmarcar la cualificación de los dos GPU; 7 días permiten planificar una primera campaña con control intermedio; 30 días convienen a un calendario de tratamientos repetidos. Prevé en cada caso el tiempo necesario para la recuperación de los resultados.

Selecciona la duración y el número de lotes, y luego el entorno y los datos de pedido. Verifica el número total de GPU en el resumen. Tras el pago, sigue por separado su verificación y la preparación del alquiler antes de lanzar tu calendario de ejecución.