Est-ce que RunPod prend en charge les clusters GPU multi-nœuds ?

Réponse

RunPod prend en charge les configurations multi-GPU avec les spécifications suivantes :

Technologie d'interconnexion : NVLink
Nombre maximum de GPU par instance : 8
Entraînement multi-nœuds : Oui

Le choix de l'interconnexion est crucial pour les performances de l'entraînement distribué. NVLink offre jusqu'à 900 Go/s de bande passante bidirectionnelle entre les GPU, tandis qu'InfiniBand permet une communication à haute vitesse entre les nœuds. Les configurations uniquement PCIe conviennent pour l'inférence mais peuvent constituer un goulot d'étranglement pour l'entraînement multi-GPU.

Modèles de GPU disponibles : B300, B200, H200, H100 SXM, H100 PCIe, H100 NVL, MI300X, A100 SXM, A100 PCIe, RTX 5090, RTX PRO 6000, L40S, L40, RTX 6000 Ada, RTX 5000 Ada, RTX A6000, RTX A5000, RTX 4090, RTX 4080 SUPER, RTX 4080, RTX 4070 Ti, RTX 3090 Ti, RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070, A40, A30, A2, L4

Pour des spécifications détaillées sur l'interconnexion et des diagrammes de topologie multi-GPU, consultez le RunPod site officiel.

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Aperçu
Note Trustpilot 3.5
Siège social United States
Type de fournisseur Axé sur le GPU
Idéal pour Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative
Matériel GPU
Modèles GPU B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4
VRAM max (Go) 288
Max GPUs/instance 8
Interconnexion NVLink
Tarification
Prix de départ ($/h) $0.06/hr
Granularité de facturation Par seconde
Spot/Préemptible Oui
Remises réservées 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an)
Crédits gratuits Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $
Frais de sortie Aucun (Gratuit)
Stockage Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To)
Infrastructure
Régions 31 régions mondiales
SLA de disponibilité 99,99 %
Expérience Développeur
Frameworks PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Support Docker Oui
Accès SSH Oui
Carnets Jupyter Oui
API / CLI Oui
Temps de configuration Instantané
Support Kubernetes Non
Conditions Commerciales
Engagement minimum Aucun
Conformité SOC 2 Type II
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