Vous obtenez enfin un GPU, vous vous lancez dans le travail et vous vous détendez. Quelques heures plus tard, l'instance disparaît au profit d'une préemption ou d'une bulle de facturation car vos points de contrôle ont quitté la région. Le mannequin est innocent. Le plan ne l'était pas.
Cet article explique les principales manières dont la location de GPU fait grimper les gens et montre un moyen simple de s'y prendre. L'objectif reste pratique : quelles sont les pauses, pourquoi elles se cassent et que faire avant d'appuyer Courez. Les exemples concernent l'entraînement, le réglage fin, l'inférence et le rendu.
Commencez ici : un bref avant-vol
Une liste de contrôle ennuyeuse permet d'économiser de l'argent réel.
- Disposer d'un plan de capacité B. Préparez une deuxième région ou un autre type de carte (par exemple, RTX 4090 si A100/H100 est limité). Reproduisez l'image de votre conteneur à cet endroit.
- Expédiez un conteneur épinglé. Verrouillez CUDA, driver, cuDNN, Python et votre framework. Conservez un petit script « Canary » qui vérifie le GPU et s'arrête bruyamment si les versions dérivent.
- Mouvement des données budgétaires. Le trafic sortant et interrégional peut coûter plus cher que le calcul. Conservez les ensembles de données, les points de contrôle et les artefacts dans la même région que le GPU.
- Postez souvent des points de contrôle. Les GPU ponctuels et préemptifs sont utiles lorsque le redémarrage est peu coûteux. Écrivez des points de contrôle durables et définissez des nouvelles tentatives au niveau de la tâche.
- Protégez vos clés et dépensez. Utilisez des jetons délimités, des alertes de rotation et de budget. Séparez les expériences de la production par projet ou par compte.
- Support de sonde. Ouvrez un vrai ticket avant de faire appel à un fournisseur. Mesurez le temps nécessaire pour trouver une solution utile, et non le temps nécessaire pour répondre pour la première fois.
La capacité ne cesse de croître
Les files d'attente, les limites de nouveaux comptes ou l'erreur classique « capacité insuffisante » font perdre des jours. L'offre est inégale d'une région à l'autre et les GPU les plus populaires se regroupent dans quelques zones. Les nouveaux comptes commencent souvent avec des quotas stricts.
Que faire
- Le quota de demandes augmente rapidement grâce à une description claire de la charge de travail.
- Conservez une solution de repli documentée : un autre GPU ou une deuxième région où votre image existe déjà.
- Conservez un chemin de processeur pour les tests de fumée, afin que les progrès ne s'arrêtent pas lorsque les GPU sont rares.
Conseil pour les équipes en Europe : surveillez la capacité locale pour les courses nocturnes. Les heures creuses sont utiles lorsque tout le monde cherche les mêmes cartes.
Si vous êtes en train de décider où chercher des cartes ce trimestre, consultez cet aperçu de quels GPU seront réellement disponibles en 2025. Si vous choisissez une carte avec un budget plus serré, cette guide des GPU économiques pour l'IA peut vous aider.
Repérez les GPU sans vous ruiner
Les instances ponctuelles ou préemptives semblent peu coûteuses tant qu'elles ne sont pas récupérées au milieu de l'époque. Ils sont conçus pour disparaître lorsque la demande augmente.
Utilisez-les en toute sécurité
- Réservez une place pour des emplois propices à la reprise. Combinez un nœud à la demande avec un groupe de nœuds ponctuels pour plus de stabilité.
- Point de contrôle pour le stockage persistant dans la même région. Des points de contrôle plus petits et plus fréquents surpassent un gros fichier que vous n'avez jamais fini d'écrire.
- Ajoutez une logique de nouvelle tentative au niveau de la tâche et vérifiez qu'un CV fonctionne réellement.
Vérification rapide de la réalité
Si un remboursement coûte plus cher que les économies réalisées, repassez cette étape à la demande. L'objectif est le débit, pas le jeu.
Avant de parier sur la capacité préemptive, vérifiez ce que vous économisez réellement par rapport aux A100 pour les charges de travail gérées par la plupart des équipes.
La facture se cache dans la sortie
Le taux horaire attire l'attention ; egress écrit le numéro de titre. Le déplacement des artefacts du modèle, des ensembles de données et des données utilisateur entre les régions ou les fournisseurs multiplie les coûts.
Un modèle budgétaire simple
- Estimez le nombre de Go sortants avant l'exécution. Multipliez par le prix par Go du fournisseur.
- Conservez les données brutes et les sorties dans la même région que le GPU. L'extraction depuis une autre région ajoute de la latence et de l'argent.
- Compressez les artefacts et élaguez les points de contrôle. Archivez les anciennes exécutions et détachez les disques inactifs.
Vous n'avez pas besoin de mathématiques parfaites. Une estimation approximative et des alertes surpassent les factures surprises.
Pour un aperçu approfondi des raisons egress écrit le numéro de titre, lisez ce résumé.
Stockage, mise en réseau et pipelines lents
Les jobs sont explorés lorsque le chemin des données n'est pas correct. Les petits fichiers bloquent le stockage des objets ; les appels interrégionaux ajoutent des secondes à chaque lot.
Raccourcissez le chemin
- Réorganisez les données une fois par région et réutilisez-les.
- Utilisez des compartiments régionaux à côté de l'instance. Évitez les lectures transversales masquées.
- Regroupez de nombreux petits fichiers dans une seule archive afin de réduire la charge de traitement des demandes.
- Préférez les chargements pouvant être repris pour les fichiers volumineux et évitez de vous contenter d'une latence moyenne.
CUDA, pilotes et dérive des versions
« Fonctionne à mon image » échoue souvent sur une boîte louée en raison d'une incompatibilité entre le CUDA ou le pilote.
Le canari en 10 minutes
- Un conteneur avec CUDA épinglé, base de pilotes, cuDNN, Python et framework (PyTorch ou TensorFlow).
- Un script court qui imprime nvidia-smi, exécute un noyau minuscule, alloue de la mémoire et sort d'une valeur non nulle en cas de dérive.
- Exécutez-le d'abord dans chaque nouvelle région ou fournisseur. Échouez vite et fort.
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Quand le GPU est en veille
Une faible utilisation signifie que vous payez pour une carte rapide pendant que les processeurs ou les E/S font le travail.
Corrigez le véritable goulot d'étranglement
- Le profil d'abord. Vérifiez que les noyaux sont en contact avec le GPU.
- Augmentez la taille du lot dans les limites de la mémoire. Utilisez une précision mixte lorsque votre modèle le permet.
- Prétraitement du pipeline et transfert des étapes réalisables vers le GPU. Superposez les charges de données au calcul.
Fiabilité, démarrages à froid et assistance
Les longs temps de démarrage et les nœuds défaillants coûtent plus cher qu'il n'y paraît. Une journée passée à traquer un mauvais hôte ruine le plan d'une semaine.
Prouvez-le avant de vous en fier
- Provisionnement du temps sur quelques jours. Connaissez la moyenne et les valeurs aberrantes.
- Exécutez un bref burn-in : test de mémoire, train à une époque et simple imprégnation des E/S.
- Suivez les taux d'erreur par identifiant de nœud et prenez des notes. Les motifs apparaissent rapidement.
- Testez le canal d'assistance en cas de problème réel. Jugez la qualité, pas la politesse.
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Gestion des comptes, KYC et systèmes antifraude
La vérification est mise en attente et des signaux de paiement apparaissent. Ils arrivent généralement au pire moment.
Réduire le rayon d'explosion
- Terminez le KYC rapidement ; stockez les documents en toute sécurité pour les demandes répétées.
- Séparez la production des expériences au niveau du compte ou du projet.
- Définissez les limites des cartes et des alertes de dépenses. Faites alterner les informations d'identification et conservez-les dans un coffre-fort.
Stabilité des fournisseurs et verrouillage silencieux
Les prix sont en hausse. Les partenaires changent. La colle exclusive rend les déplacements difficiles.
Restez portable
- Utilisez des modèles et des formats de données ouverts.
- Veillez à ce que vos images de conteneur soient neutres vis-à-vis des fournisseurs et qu'elles soient versionnées.
- Évitez les emballages spécifiques aux fournisseurs, à moins qu'ils ne permettent de gagner du temps réel dès aujourd'hui.
- Conservez un plan d'exportation dans le dépôt afin que tout le monde puisse le relancer ailleurs.
Pour avoir une vue d'ensemble du risque de concentration et des raisons pour lesquelles la souveraineté est importante, cette courte lecture ajoute du contexte.
Pour les équipes de l'UE et de la Suisse
La résidence des données et le RGPD sont importants. Demandez où se trouvent les données pendant la formation et l'inférence, qui sont les sous-traitants et comment les clauses contractuelles types ou les addenda suisses s'appliquent. Surveillez les sorties transfrontalières silencieuses lorsque vous extrayez des modèles ou des ensembles de données. Si vous avez besoin de factures officielles avec des informations relatives à la TVA, testez ce flux pendant votre semaine d'essai, et non à la fin du mois.
Si la résidence et le RGPD ne sont pas négociables, commencez ici.
Où se situe Hivenet
Hivenet utilise un cloud distribué construit sur des appareils courants, et non sur de grands centres de données. La conception réduit les points d'étranglement uniques et favorise les charges de travail portables : apportez votre conteneur, vérifiez le GPU et lancez. Si cela correspond à votre façon de travailler, commencez par un petit travail, mesurez et gardez votre chemin de sortie prêt.
En savoir plus :
- Pourquoi de plus en plus de développeurs choisissent le RTX 4090 au lieu de l'A100
- Documents informatiques
Dernières pensées
La location de GPU peut être prévisible. Planifiez une deuxième voie, épinglez votre pile et fixez le prix de la sortie avant de commencer. Les essais de petite envergure mettent en évidence la plupart des problèmes. Expédiez le travail, pas les surprises.
FAQ
Les GPU spot sont-ils sûrs pour l'entraînement ?
Oui, lorsque vous passez souvent des points de contrôle et que vous acceptez les redémarrages. Maintenez la phase critique à la demande.
Pourquoi les tâches GPU sont-elles préemptées ?
Les fournisseurs reprennent leur capacité ponctuelle lorsque la demande augmente. C'est un choix de conception, pas un bug.
Qu'est-ce qui détermine les coûts d'évacuation ?
Octets quittant une région ou un fournisseur. Les points de contrôle, les artefacts du modèle et les données utilisateur s'additionnent rapidement.
Comment éviter l'incompatibilité entre CUDA et pilote ?
Épinglez les versions dans un conteneur, lancez d'abord le test Canary et enregistrez la pile dans votre dépôt.
Que dois-je tester avant de confier un gros projet à un nouveau fournisseur ?
Durée de provisionnement, débit d'E/S, exécution du noyau sur le GPU et chemin vers une réponse de support utile.
