2026 में GPU चलाना
2026 में AI/ML के लिए विभिन्न क्लाउड प्रोवाइडर्स पर GPU वर्कलोड चलाने की प्रैक्टिकल गाइड।
अवलोकन
इस सेक्शन में अलग-अलग प्रोवाइडर्स पर NVIDIA GPU इंस्टेंस चलाने और वर्कलोड (ट्रेनिंग, इंफेरेंस, open-source LLMs, Jupyter आदि) चलाने का तरीका बताया गया है:
| प्रोवाइडर | रीजन | GPUs | किसके लिए |
|---|---|---|---|
| Brev by NVIDIA | मल्टी-क्लाउड | L4, H100 आदि | वन-क्लिक एनवायरनमेंट, NIM डिप्लॉयमेंट |
| Verda | यूरोप (फिनलैंड) | B300, B200, H200, H100, A100, RTX PRO, L4 | लेटेस्ट NVIDIA GPUs, स्पॉट प्राइसिंग |
| E2E Networks | भारत | H100, H200 | भारत-फोकस्ड, NSE-listed हाइपरस्केलर |
| AWS | ग्लोबल | T4, L4, A100, H100, H200 आदि | सबसे बड़ा क्लाउड ecosystem, production-scale workloads |
| Google Cloud (GCP) | ग्लोबल | T4, L4, A100, H100 | Compute Engine + Vertex AI workflow |
| Local Machine | आपका सिस्टम | आपके हार्डवेयर पर निर्भर | तेज prototyping, cloud cost के बिना परीक्षण |
प्रोवाइडर चुनें
- Brev by NVIDIA — NVIDIA का प्लेटफॉर्म; मल्टी-क्लाउड, पहले से कॉन्फ़िगर CUDA/Jupyter।
- Verda — फिनलैंड आधारित; B300/B200 और लेटेस्ट GPUs, स्पॉट इंस्टेंस के लिए अच्छा।
- E2E Networks — भारत फोकस; H100/H200, TIR AI/ML प्लेटफॉर्म, INR प्राइसिंग।
- AWS — मजबूत production ecosystem, कई GPU families और global regions।
- Google Cloud (GCP) — Compute Engine GPUs और Vertex AI integration।
- Local Machine — local development/testing के लिए सबसे तेज और सरल विकल्प।
अपने रीजन और GPU ज़रूरत के हिसाब से गाइड चुनें, फिर इंस्टेंस बनाने और वर्कलोड चलाने के स्टेप्स फॉलो करें।