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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​

GPU instance लॉन्च करें​

  1. Verda console में नया instance बनाएं।
  2. Pricing mode चुनें:
    • Spot — कम लागत, लेकिन interruption संभव
    • On-demand — ज्यादा स्थिर, पर कीमत अधिक
  3. जरूरत के अनुसार GPU type चुनें (उदा. B300, B200, H200, H100, A100, RTX Pro 6000, L4)।
  4. Node settings configure करें:
    • SSH key
    • OS image (उदा. Ubuntu + CUDA)
    • Storage और network settings
  5. Instance launch करें और running state का इंतजार करें।
  6. 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

Verda Console Dashboard

Instance Configuration

Instance Configuration

Running instance

Running instance

NVIDIA-SMI

Running nvidia-smi command on instance

Sample docker benchmark details

Sample docker benchmark details