
Exla FLOPs
Exla FLOPs — это сервис кластеров GPU по запросу, который обеспечивает мгновенный доступ к распределенным кластерам обучения с H100, A100 и другими GPU, предлагая самые низкие цены на H100 среди поставщиков облачных услуг.
https://gpus.exla.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:11/07/2025
Что такое Exla FLOPs
Exla FLOPs — это облачный сервис, который позволяет пользователям запускать распределенные кластеры графических процессоров для рабочих нагрузок AI/ML за считанные секунды. Созданный на основе собственных проблем основателей при масштабировании обучения AI за пределы 8 графических процессоров, он был разработан для устранения сложностей ручного подключения узлов между различными поставщиками облачных услуг. Сервис поддерживает различные типы графических процессоров, включая H100 и A100, и уникальным образом предлагает мгновенный доступ к большим кластерам графических процессоров из 64, 128 или более графических процессоров без списков ожидания и обязательств.
Ключевые особенности Exla FLOPs
Exla FLOPs - это сервис кластеров GPU по требованию, который позволяет пользователям мгновенно запускать и масштабировать распределенные кластеры для обучения с высокопроизводительными GPU, такими как H100 и A100. Сервис предлагает самые низкие цены на H100 среди облачных провайдеров и позволяет пользователям развертывать большие кластеры GPU (64, 128 или более GPU) без списков ожидания или обязательств, обеспечивая при этом оптимизированную производительность для рабочих нагрузок AI/ML.
Мгновенная масштабируемость: Возможность немедленно развертывать большие кластеры GPU из 64, 128 или более GPU без списков ожидания или обязательств
Экономически эффективные цены: Предлагает самые низкие цены на GPU H100 по сравнению с другими облачными провайдерами с моделью оплаты по факту использования
Поддержка нескольких GPU: Поддерживает различные типы GPU, включая H100, A100, и позволяет смешивать различные типы GPU в кластерах
Оптимизация распределенного обучения: Специализированная инфраструктура для эффективной обработки рабочих нагрузок распределенного обучения на нескольких GPU
Варианты использования Exla FLOPs
Масштабное обучение AI: Обеспечивает обучение больших AI-моделей, требующих несколько GPU, с эффективными возможностями распределенных вычислений
Исследования и разработки: Поддерживает научные исследования и разработку AI-моделей с гибким доступом к высокопроизводительным вычислительным ресурсам
Тонкая настройка моделей: Облегчает быструю и эффективную тонкую настройку существующих AI-моделей с масштабируемыми ресурсами GPU
Временное масштабирование вычислений: Предоставляет организациям возможность увеличения вычислительной мощности для временного доступа к большим кластерам GPU
Преимущества
Не требуются списки ожидания или долгосрочные обязательства
Конкурентоспособные цены на высокопроизводительные GPU
Гибкое масштабирование и возможности смешивания GPU
Недостатки
Ограничено определенными типами GPU
Требуется опыт в настройке распределенного обучения
Как использовать Exla FLOPs
Установите необходимые зависимости: Установите EXLA и ее зависимости, включая CUDA и cuDNN, совместимые с вашими драйверами GPU. Для предварительно скомпилированных бинарных файлов XLA укажите цель, соответствующую вашей версии CUDA (например, cuda12).
Настройте GPU Backend: Установите переменную среды XLA_TARGET для использования графических процессоров и настройте EXLA backend с помощью: Nx.default_backend({EXLA.Backend, device: :cuda})
Инициализируйте GPU Client: Настройте параметры клиента EXLA с помощью: Application.put_env(:exla, :clients, cuda: [platform: :cuda, lazy_transfers: :never])
Перенесите данные на GPU: Используйте Nx.backend_transfer() для перемещения тензоров из CPU в память GPU для обработки
Определите вычисление: Создайте функции с вашими вычислениями ML и укажите EXLA в качестве компилятора с помощью defn_options: [compiler: EXLA]
Выполните на GPU: Запустите свои вычисления, которые теперь будут выполняться на GPU с использованием EXLA backend для ускоренной производительности
Контролируйте производительность: Отслеживайте метрики GPU, такие как FLOPS, пропускная способность и задержка, для оценки производительности ваших рабочих нагрузок AI
Часто задаваемые вопросы о Exla FLOPs
Exla FLOPs - это сервис кластеров GPU по требованию, который позволяет пользователям запускать кластеры для распределенного обучения с GPU, такими как H100, A100, за считанные секунды для рабочих нагрузок AI/ML.
Популярные статьи

SweetAI Chat против HeraHaven: Найдите свое приложение для пикантного AI-чата в 2025 году
Jul 10, 2025

SweetAI Chat против Secret Desires: какой конструктор AI-партнеров подходит именно вам? | 2025
Jul 10, 2025

Как создавать вирусные AI-видео с животными в 2025 году: Пошаговое руководство
Jul 3, 2025

Лучшие альтернативы SweetAI Chat в 2025 году: сравнение лучших платформ для AI Girlfriend и NSFW Chat
Jun 30, 2025