Loading
Loading
Clustere proiectate pentru antrenare distribuită la scară — cu rețea est-vest de mare lățime de bandă, stocare paralelă coordonată și o abordare disciplinată a economiei unitare care asigură că fiecare GPU implementat are o sarcină de lucru validată și o țintă clară de utilizare.
Antrenarea modelelor de fundație și a modelelor lingvistice mari necesită infrastructură care depășește cu mult simpla stivuire a GPU-urilor în rack-uri. Fiecare element — de la rețeaua care transportă sincronizarea gradientului pe sute de noduri, la sistemul de fișiere paralel care susține debitul de scriere a checkpoint-urilor, până la planificatorul de sarcini care gestionează elegant defecțiunile nodurilor — trebuie proiectat ca un sistem coerent. NOVACORE abordează infrastructura de antrenare cu aceeași disciplină: definiți mai întâi sarcina de lucru țintă, modelați utilizarea în mai multe scenarii, calculați economia unitară per configurație, confirmați alimentarea și răcirea și abia apoi comandați capacitatea în faze. Această abordare metodică protejează atât NOVACORE, cât și clienții săi de consecințele achiziționării de GPU-uri bazate doar pe performanța de titlu.
Nu comandăm niciodată GPU-uri bazate doar pe performanța de titlu. Fiecare implementare de cluster de antrenare urmează o metodologie riguroasă de dimensionare care modelează costul, utilizarea și randamentul în mai multe scenarii înainte de emiterea unui singur ordin de achiziție.
Scalați de la configurații single-node cu 8 GPU-uri la clustere multi-rack care acoperă sute de H100-uri. Rețeaua și planificatorul nostru sunt proiectate pentru antrenare distribuită strâns cuplată cu strategii de paralelism de date, paralelism de tensori și paralelism de conductă optimizate pentru fiecare profil de sarcină de lucru.
Pre-antrenare, pre-antrenare continuă și fine-tuning complet al ponderilor modelelor lingvistice mari de la 7B la peste 70B parametri. Infrastructura noastră este dimensionată pentru lățimea de bandă a memoriei, debitul de rețea și I/O-ul de checkpoint pe care le cere antrenarea modelelor de frontieră — nu reutilizată din cloud de uz general.
Abordări eficiente în parametri, inclusiv LoRA, QLoRA și metode bazate pe adaptoare pentru echipele care trebuie să adapteze modelele de fundație la sarcini specifice domeniului fără costul antrenării complete a ponderilor. Infrastructura noastră suportă cicluri rapide de iterație cu încărcare rapidă a modelelor și conducte de evaluare.
Nu cumpărați niciodată GPU-uri doar pe baza performanței de titlu. NOVACORE construiește un model de economie unitară pentru fiecare configurație care acoperă costul de achiziție, consumul de energie, costurile de răcire, termenii de finanțare, personalul de suport și utilizarea așteptată înainte de a comanda un singur GPU. Această disciplină protejează afacerea și asigură că clienții plătesc doar pentru capacitatea care are un profil de cerere validat și un model operațional sustenabil în spate.
Secure AI and high-performance computing for enterprises, governments and research.