Exla FLOPs
Exla FLOPs ist ein On-Demand-GPU-Clusterdienst, der sofortigen Zugriff auf verteilte Trainingscluster mit H100, A100 und anderen GPUs ermöglicht und die niedrigsten Preise für H100s unter den Cloud-Anbietern bietet.
https://gpus.exla.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 11, 2025
Was ist Exla FLOPs
Exla FLOPs ist ein Cloud-Dienst, der es Benutzern ermöglicht, innerhalb von Sekunden verteilte GPU-Cluster für KI/ML-Workloads zu starten. Entstanden aus den eigenen Herausforderungen der Gründer bei der Skalierung des KI-Trainings über 8 GPUs hinaus, wurde es entwickelt, um die Komplexität der manuellen Verbindung von Knoten über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg zu beseitigen. Der Dienst unterstützt verschiedene GPU-Typen, darunter H100s und A100s, und bietet einzigartigen sofortigen Zugriff auf große GPU-Cluster mit 64, 128 oder mehr GPUs ohne Wartelisten oder Verpflichtungen.
Hauptfunktionen von Exla FLOPs
Exla FLOPs ist ein On-Demand-GPU-Cluster-Service, der es Benutzern ermöglicht, sofort verteilte Trainingscluster mit Hochleistungs-GPUs wie H100s und A100s zu starten und zu skalieren. Der Service bietet die niedrigsten Preise für H100s unter den Cloud-Anbietern und ermöglicht es Benutzern, große GPU-Cluster (64, 128 oder mehr GPUs) ohne Wartelisten oder Verpflichtungen zu starten und gleichzeitig eine optimierte Leistung für KI/ML-Workloads zu erzielen.
Sofortige Skalierbarkeit: Möglichkeit, sofort große GPU-Cluster mit 64, 128 oder mehr GPUs ohne Wartelisten oder Verpflichtungen zu starten
Kostengünstige Preisgestaltung: Bietet die niedrigsten Preise für H100-GPUs im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern mit Pay-as-you-go-Modell
Unterstützung mehrerer GPUs: Unterstützt verschiedene GPU-Typen, einschließlich H100, A100, und ermöglicht das Mischen verschiedener GPU-Typen in Clustern
Optimierung des verteilten Trainings: Spezialisierte Infrastruktur für die effiziente Verarbeitung verteilter Trainings-Workloads auf mehreren GPUs
Anwendungsfälle von Exla FLOPs
Groß angelegtes KI-Training: Ermöglicht das Training großer KI-Modelle, die mehrere GPUs mit effizienten verteilten Rechenfunktionen benötigen
Forschung und Entwicklung: Unterstützt wissenschaftliche Forschung und KI-Modellentwicklung mit flexiblem Zugriff auf Hochleistungsrechenressourcen
Modell-Feinabstimmung: Ermöglicht eine schnelle und effiziente Feinabstimmung bestehender KI-Modelle mit skalierbaren GPU-Ressourcen
Temporäre Rechenskalierung: Bietet Burst-Kapazität für Organisationen, die temporären Zugriff auf große GPU-Cluster benötigen
Vorteile
Keine Wartelisten oder langfristigen Verpflichtungen erforderlich
Wettbewerbsfähige Preise für High-End-GPUs
Flexible Skalierungs- und GPU-Mischoptionen
Nachteile
Beschränkt auf bestimmte GPU-Typen
Erfordert Fachwissen im Bereich des verteilten Trainings-Setups
Wie verwendet man Exla FLOPs
Erforderliche Abhängigkeiten installieren: Installieren Sie EXLA und seine Abhängigkeiten, einschließlich CUDA und cuDNN, die mit Ihren GPU-Treibern kompatibel sind. Geben Sie für vorkompilierte XLA-Binärdateien das Ziel an, das Ihrer CUDA-Version entspricht (z. B. cuda12).
GPU-Backend konfigurieren: Legen Sie die Umgebungsvariable XLA_TARGET fest, um GPUs zu verwenden, und konfigurieren Sie das EXLA-Backend mit: Nx.default_backend({EXLA.Backend, device: :cuda})
GPU-Client initialisieren: Konfigurieren Sie die EXLA-Clienteinstellungen mit: Application.put_env(:exla, :clients, cuda: [platform: :cuda, lazy_transfers: :never])
Daten auf GPU übertragen: Verwenden Sie Nx.backend_transfer(), um Tensoren vom CPU- in den GPU-Speicher zur Verarbeitung zu verschieben
Berechnung definieren: Erstellen Sie Funktionen mit Ihren ML-Berechnungen und geben Sie EXLA als Compiler mit defn_options: [compiler: EXLA] an
Auf GPU ausführen: Führen Sie Ihre Berechnungen aus, die jetzt auf der GPU mit dem EXLA-Backend für beschleunigte Leistung ausgeführt werden
Leistung überwachen: Verfolgen Sie GPU-Metriken wie FLOPS, Durchsatz und Latenz, um die Leistung Ihrer KI-Workloads zu bewerten
Exla FLOPs FAQs
Exla FLOPs ist ein On-Demand-GPU-Clusterdienst, der es Benutzern ermöglicht, verteilte Trainingscluster mit GPUs wie H100, A100 in Sekundenschnelle für KI/ML-Workloads zu starten.
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