
Exla FLOPs
Exla FLOPs 是一種按需 GPU 集群服務,允許即時訪問具有 H100、A100 和其他 GPU 的分佈式訓練集群,從而在雲端供應商中提供 H100 的最低價格。
https://gpus.exla.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

產品資訊
更新時間:2025年07月11日
什麼是 Exla FLOPs
Exla FLOPs 是一種雲端服務,使用戶可以在幾秒鐘內啟動用於 AI/ML 工作負載的分佈式 GPU 集群。它源於創始人在將 AI 訓練擴展到 8 個 GPU 以上時遇到的挑戰,旨在消除手動連接不同雲端供應商節點的複雜性。該服務支持各種 GPU 類型,包括 H100 和 A100,並且獨特地提供對 64、128 個或更多 GPU 的大型 GPU 集群的即時訪問,而無需等待名單或承諾。
Exla FLOPs 的主要功能
Exla FLOPs 是一種隨需 GPU 叢集服務,允許使用者立即啟動和擴展具有高效能 GPU(如 H100 和 A100)的分散式訓練叢集。該服務提供雲端供應商中 H100 的最低價格,並允許使用者啟動大型 GPU 叢集(64、128 個或更多 GPU),無需等待名單或承諾,同時為 AI/ML 工作負載提供最佳化效能。
即時可擴展性: 能夠立即啟動 64、128 個或更多 GPU 的大型 GPU 叢集,無需等待名單或承諾
具成本效益的定價: 與其他雲端供應商相比,提供 H100 GPU 的最低價格,並採用隨用隨付模式
多 GPU 支援: 支援各種 GPU 類型,包括 H100、A100,並允許在叢集中混合使用不同的 GPU 類型
分散式訓練最佳化: 專門的基礎設施,用於高效處理跨多個 GPU 的分散式訓練工作負載
Exla FLOPs 的使用案例
大規模 AI 訓練: 能夠訓練需要多個 GPU 的大型 AI 模型,並具有高效的分散式運算能力
研究與開發: 支援科學研究和 AI 模型開發,並可靈活存取高效能運算資源
模型微調: 利用可擴展的 GPU 資源,促進現有 AI 模型的快速高效微調
臨時運算擴展: 為需要臨時存取大型 GPU 叢集的組織提供突發容量
優點
無需等待名單或長期承諾
高階 GPU 的具競爭力定價
靈活的擴展和 GPU 混合選項
缺點
僅限於特定 GPU 類型
需要分散式訓練設定方面的專業知識
如何使用 Exla FLOPs
安裝所需依賴項: 安裝 EXLA 及其依賴項,包括與您的 GPU 驅動程式相容的 CUDA 和 cuDNN。對於預編譯的 XLA 二進制檔案,請指定與您的 CUDA 版本(如 cuda12)匹配的目標。
配置 GPU 後端: 設置 XLA_TARGET 環境變數以使用 GPU,並使用以下命令配置 EXLA 後端:Nx.default_backend({EXLA.Backend, device: :cuda})
初始化 GPU 客戶端: 使用以下命令配置 EXLA 客戶端設置:Application.put_env(:exla, :clients, cuda: [platform: :cuda, lazy_transfers: :never])
將數據傳輸到 GPU: 使用 Nx.backend_transfer() 將張量從 CPU 轉移到 GPU 記憶體以進行處理
定義計算: 使用您的 ML 計算創建函數,並將 EXLA 指定為編譯器,defn_options: [compiler: EXLA]
在 GPU 上執行: 運行您的計算,現在將使用 EXLA 後端在 GPU 上執行,以實現加速性能
監控性能: 追蹤 GPU 指標,如 FLOPS、吞吐量和延遲,以評估您的 AI 工作負載的性能
Exla FLOPs 常見問題
Exla FLOPs 是一種隨需 GPU 叢集服務,允許使用者在幾秒鐘內啟動具有 H100、A100 等 GPU 的分散式訓練叢集,用於 AI/ML 工作負載。