B200 या B300 GPU पर GPU वर्कलोड कैसे चलाएं
आइए देखें Verda (पहले DataCrunch) पर GPU workloads कैसे चलाएं।
शुरू करें
Verda एक Finland-based hyperscaler है जहां B300, B200, H200, H100 और RTX Pro 6000 जैसे नए NVIDIA GPUs उपलब्ध हैं। अगर आपको high-end GPU capacity चाहिए, तो यह अच्छा विकल्प है।
शुरू करने के लिए https://console.verda.com पर अकाउंट बनाएं। पहली बार उपयोग के लिए account top-up (उदा. $20) की जरूरत हो सकती है।
क्या चाहिए
- Verda अकाउंट
- SSH public key
- Linux/SSH की बेसिक समझ
GPU instance लॉन्च करें
- Verda console में नया instance बनाएं।
- Pricing mode चुनें:
- Spot — कम लागत, लेकिन interruption संभव
- On-demand — ज्यादा स्थिर, पर कीमत अधिक
- जरूरत के अनुसार GPU type चुनें (उदा. B300, B200, H200, H100, A100, RTX Pro 6000, L4)।
- Node settings configure करें:
- SSH key
- OS image (उदा. Ubuntu + CUDA)
- Storage और network settings
- Instance launch करें और running state का इंतजार करें।
- SSH से connect करके GPU verify करें:
nvidia-smi
लागत कम करने के तरीके
- Non-critical workloads के लिए spot instances उपयोग करें
- Production या long-running jobs के लिए on-demand लें
- जरूरत से बड़ा GPU न चुनें
- Idle instances बंद करके hourly cost कम करें
Screenshots
नीचे प्रक्रिया समझने के लिए screenshots दिए गए हैं:

Verda Console Dashboard

Instance Configuration

Running instance

Running nvidia-smi command on instance

Sample docker benchmark details