Exla FLOPs
Exla FLOPs 是一项按需 GPU 集群服务，可即时访问具有 H100、A100 和其他 GPU 的分布式训练集群，从而提供云提供商中 H100 的最低价格。
https://gpus.exla.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年07月11日
什么是 Exla FLOPs
Exla FLOPs 是一项云服务，使用户可以在几秒钟内启动用于 AI/ML 工作负载的分布式 GPU 集群。它源于创始人在将 AI 训练扩展到 8 个 GPU 以上时遇到的挑战，旨在消除手动连接不同云提供商节点的复杂性。该服务支持各种 GPU 类型，包括 H100 和 A100，并且独特地提供对 64、128 个或更多 GPU 的大型 GPU 集群的即时访问，而无需等待名单或承诺。
Exla FLOPs 的主要功能
Exla FLOPs 是一种按需 GPU 集群服务，允许用户立即启动和扩展具有高性能 GPU（如 H100 和 A100）的分布式训练集群。该服务提供云提供商中 H100 的最低定价，并使用户能够启动大型 GPU 集群（64、128 个或更多 GPU），而无需等待列表或承诺，同时为 AI/ML 工作负载提供优化的性能。
即时可扩展性: 能够立即启动 64、128 个或更多 GPU 的大型 GPU 集群，而无需等待列表或承诺
经济高效的定价: 与其他云提供商相比，以按需付费模式提供 H100 GPU 的最低定价
多种 GPU 支持: 支持各种 GPU 类型，包括 H100、A100，并允许在集群中混合使用不同的 GPU 类型
分布式训练优化: 专门的基础设施，用于高效处理跨多个 GPU 的分布式训练工作负载
Exla FLOPs 的使用场景
大规模 AI 训练: 能够训练需要多个 GPU 的大型 AI 模型，并具有高效的分布式计算能力
研究与开发: 通过灵活地访问高性能计算资源来支持科学研究和 AI 模型开发
模型微调: 利用可扩展的 GPU 资源，促进对现有 AI 模型进行快速高效的微调
临时计算扩展: 为需要临时访问大型 GPU 集群的组织提供突发容量
优点
无需等待列表或长期承诺
高端 GPU 的具有竞争力的定价
灵活的扩展和 GPU 混合选项
缺点
仅限于特定的 GPU 类型
需要在分布式训练设置方面的专业知识
如何使用 Exla FLOPs
安装所需的依赖项: 安装 EXLA 及其依赖项，包括与您的 GPU 驱动程序兼容的 CUDA 和 cuDNN。对于预编译的 XLA 二进制文件，请指定与您的 CUDA 版本匹配的目标（如 cuda12）。
配置 GPU 后端: 设置 XLA_TARGET 环境变量以使用 GPU，并使用以下命令配置 EXLA 后端：Nx.default_backend({EXLA.Backend, device: :cuda})
初始化 GPU 客户端: 使用以下命令配置 EXLA 客户端设置：Application.put_env(:exla, :clients, cuda: [platform: :cuda, lazy_transfers: :never])
将数据传输到 GPU: 使用 Nx.backend_transfer() 将张量从 CPU 移动到 GPU 内存以进行处理
定义计算: 使用您的 ML 计算创建函数，并使用 defn_options: [compiler: EXLA] 指定 EXLA 作为编译器
在 GPU 上执行: 运行您的计算，现在将使用 EXLA 后端在 GPU 上执行，以获得加速的性能
监控性能: 跟踪 GPU 指标，如 FLOPS、吞吐量和延迟，以评估您的 AI 工作负载的性能
Exla FLOPs 常见问题
Exla FLOPs 是一种按需 GPU 集群服务，允许用户在几秒钟内启动具有 H100、A100 等 GPU 的分布式训练集群，用于 AI/ML 工作负载。
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