Как разбить GPU на части и поделиться с коллегами

Сравниваем 5 технологий и выбираем самую удобную͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏‌  ͏

Открыть письмо в браузере Представьте, что у вас есть команда ML- или Data Science-специалистов. И в ней каждому нужна видеокарта для работы. Есть три способа обеспечить их ресурсами. 1. Купить одну мощную карту на всех. Экономим деньги. Работать с ней придется по очереди, значит, часть команды будет простаивать. 2. Купить каждому по видеокарте. У каждого появляется ресурс, которым можно пользоваться независимо от других участников команды. Не экономим деньги. 3. Разбить GPU на несколько частей и дать каждому нужный объем. Экономим деньги. У каждого появляется ресурс, которым можно пользоваться независимо от других участников команды. Надо разобраться, как осуществить это технически. Очевидно выгодным является третий вариант. К тому же, с техническими сложностями мы уже разобрались. В материале нашего блога мы сравниваем 5 технологий шеринга GPU и показываем, как применять на практике самую простую и надежную из них. Читайте статью «Как разбить GPU на несколько частей и поделиться с коллегами» Больше серверов с GPU Если вас заинтересовали серверы с GPU, заходите на страницу с подробной информацией. Вы больше узнаете о задачах для GPU, посмотрите конфигурации выделенных и облачных серверов, найдете документацию и сможете заказать консультацию. Подробнее о серверах с GPU Вы можете настроить вашу подписку или отписаться. Приводите клиентов в Selectel и зарабатывайте 9% от их затрат. Академия Community Карьера Соцсети Лицензия на телематические услуги № 176267 © ООО «Селектел», 2008–2023