Exla FLOPs
Exla FLOPs é um serviço de cluster de GPU sob demanda que permite acesso instantâneo a clusters de treinamento distribuídos com H100, A100 e outras GPUs, oferecendo o menor preço para H100s entre os provedores de nuvem.
https://gpus.exla.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Jul 11, 2025
O que é Exla FLOPs
Exla FLOPs é um serviço de nuvem que permite aos usuários lançar clusters de GPU distribuídos para cargas de trabalho de IA/ML em segundos. Nascido dos próprios desafios dos fundadores em escalar o treinamento de IA além de 8 GPUs, foi desenvolvido para eliminar as complexidades de conectar manualmente nós em diferentes provedores de nuvem. O serviço oferece suporte a vários tipos de GPU, incluindo H100s e A100s, e oferece exclusivamente acesso instantâneo a grandes clusters de GPU de 64, 128 ou mais GPUs, sem listas de espera ou compromissos.
Principais Recursos do Exla FLOPs
Exla FLOPs é um serviço de cluster de GPU sob demanda que permite aos usuários iniciar e escalar instantaneamente clusters de treinamento distribuído com GPUs de alto desempenho, como H100s e A100s. O serviço oferece o menor preço para H100s entre os provedores de nuvem e permite que os usuários criem grandes clusters de GPU (64, 128 ou mais GPUs) sem listas de espera ou compromissos, ao mesmo tempo em que oferece desempenho otimizado para cargas de trabalho de IA/ML.
Escalabilidade Instantânea: Capacidade de criar imediatamente grandes clusters de GPU de 64, 128 ou mais GPUs sem listas de espera ou compromissos
Preços Econômicos: Oferece o menor preço para GPUs H100 em comparação com outros provedores de nuvem com modelo de pagamento conforme o uso
Suporte a Múltiplas GPUs: Suporta vários tipos de GPU, incluindo H100, A100, e permite misturar diferentes tipos de GPU em clusters
Otimização de Treinamento Distribuído: Infraestrutura especializada para lidar com cargas de trabalho de treinamento distribuído em várias GPUs de forma eficiente
Casos de Uso do Exla FLOPs
Treinamento de IA em Larga Escala: Permite o treinamento de grandes modelos de IA que exigem várias GPUs com recursos eficientes de computação distribuída
Pesquisa e Desenvolvimento: Suporta pesquisa científica e desenvolvimento de modelos de IA com acesso flexível a recursos de computação de alto desempenho
Ajuste Fino de Modelo: Facilita o ajuste fino rápido e eficiente de modelos de IA existentes com recursos de GPU escaláveis
Escalonamento Temporário de Computação: Fornece capacidade de burst para organizações que precisam de acesso temporário a grandes clusters de GPU
Vantagens
Não são necessárias listas de espera ou compromissos de longo prazo
Preços competitivos para GPUs de ponta
Opções flexíveis de escalonamento e combinação de GPU
Desvantagens
Limitado a tipos de GPU específicos
Requer experiência na configuração de treinamento distribuído
Como Usar o Exla FLOPs
Instalar Dependências Necessárias: Instale o EXLA e suas dependências, incluindo CUDA e cuDNN compatíveis com seus drivers de GPU. Para binários XLA pré-compilados, especifique o destino correspondente à sua versão do CUDA (como cuda12).
Configurar Backend de GPU: Defina a variável de ambiente XLA_TARGET para usar GPUs e configure o backend EXLA com: Nx.default_backend({EXLA.Backend, device: :cuda})
Inicializar Cliente GPU: Configure as configurações do cliente EXLA com: Application.put_env(:exla, :clients, cuda: [platform: :cuda, lazy_transfers: :never])
Transferir Dados para GPU: Use Nx.backend_transfer() para mover tensores da CPU para a memória da GPU para processamento
Definir Computação: Crie funções com suas computações de ML e especifique EXLA como o compilador com defn_options: [compiler: EXLA]
Executar na GPU: Execute suas computações que agora serão executadas na GPU usando o backend EXLA para desempenho acelerado
Monitorar Desempenho: Rastreie métricas de GPU como FLOPS, taxa de transferência e latência para avaliar o desempenho de suas cargas de trabalho de IA
Perguntas Frequentes do Exla FLOPs
Exla FLOPs é um serviço de cluster de GPU sob demanda que permite aos usuários lançar clusters de treinamento distribuídos com GPUs como H100, A100 em segundos para cargas de trabalho de IA/ML.
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