Проект на Gaudi: проверить путь переноса модели
Gaudi использует собственную среду для задач глубокого обучения. Сервер с CPU Intel Xeon не является системой Gaudi без соответствующих ускорителей.
Режим обучения
Параметры модели, точность, длина последовательности и размер пакета.
Интеграция PyTorch
Поддержка нужных функций проверяется по матрице Intel Gaudi.
Распределение
Для нескольких ускорителей проверяются backend и схема связи узлов.
Что даёт проверка программного стека
Intel публикует матрицу поддержки PyTorch и инструменты переноса GPU-приложений на Gaudi. Это исходная точка для оценки проекта. Требуется проверить функции, от которых зависит именно ваша модель: расширения, операторы и распределённое выполнение. Наличие инструмента миграции не подтверждает успешный перенос любого приложения.
Для сравнения сохраните один набор данных, критерий качества и параметры обучения. Отдельно оцените подготовку окружения, загрузку контрольной точки, выполнение шага и сохранение результата. Так можно выявить ограничения до согласования серверной конфигурации.
Как описать задачу для предварительного подбора
Передайте версию модели, используемое ПО и зависимости, текущий способ распределения работы, требования к памяти и целевое время выполнения. Если переносится действующее приложение, укажите устройства и версии, на которых получены исходные результаты.
В спецификации будущей поставки фиксируются поколение и число ускорителей, серверная платформа, сеть, накопители, питание, охлаждение и поддерживаемое окружение. Пока эти пункты не подтверждены, сравнение только по названию Gaudi не позволяет определить ни совместимость, ни стоимость проекта.
Подобрать оборудование под вашу задачу
Укажите модель нейросети, сценарий работы, число пользователей, требования к размещению и бюджет. Если нужен конкретный товар — приложите артикул или спецификацию.
Обсудить конфигурациюОтправить техническое заданиеДокументация для проверки проекта: Поддержка PyTorch на Gaudi; Инструменты миграции.