Capordia함께 작동해야 하는 요소 설명하기
GPU 카드가 선택의 출발점이지만, 애플리케이션은 그 환경에도 의존합니다. 처리 과정은 CPU에서 입력을 준비하고, 데이터를 시스템 메모리에 로드한 뒤, 연산을 GPU로 보낼 수 있습니다. 모든 지연을 카드 자체의 문제로 돌리지 않도록 이러한 단계를 문서에 나열하세요.
카탈로그에는 GPU 모델과 메모리가 자세히 나와 있습니다. 프로세서, RAM, 볼륨 또는 연결성에 대한 특정 요구 사항이 있다면 기획서에 측정 가능한 요구 사항을 명시하세요. 이렇게 하면 구성에 포함되지 않은 사양을 추정하지 않고도 필요한 범위를 논의할 수 있습니다.
카드를 늘리기 전에 작업을 분배하세요
독립적인 작업 대기열의 경우 각 작업의 입력과 출력을 지정하세요. 단일 분산 처리의 경우 소프트웨어가 사용하는 메커니즘을 파악하세요. 카드 수, 카드당 메모리, GPU 간 통신은 서로 다른 질문에 답하는 것이므로 비교 시 이 세 가지 차원을 유지해야 합니다.
환경을 직접 관리하세요
귀하의 팀이 실행할 소프트웨어와 처리를 선택합니다. Capordia는 파일, 프롬프트 또는 계산의 내용을 검사하지 않습니다. 실제로 워크로드를 운영하는 담당자를 중심으로 접근 권한, 업데이트 및 결과 복사본을 관리하세요. 이러한 역할 분담은 파라미터를 변경하거나 작업을 재시작해야 할 때 대응을 더 간단하게 만듭니다.
다음을 준비하기 위해
Diagnostic기술 결정
운영 라이브러리 열기 더 강력한 GPU를 찾기 전에 기대치를 설명하십시오.
카드를 교체하기 전에 기대치, 입력, GPU 측정값을 대조합니다.
카드 수를 세기 전에 무엇이 함께 진행될지 선택하세요.
GPU를 늘리기 전에 독립 작업과 분산 처리 중에서 선택합니다.