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  • 【続・続】鯖落ちGPUを使った安価な機械学習用マシンの作り方 ~憧れのEPYCを購入して機械学習用マシンを完全体にする編~

    前記事: hashicco.hatenablog.com 前書き 前記事において、P40を買い増して機械学習用マシンをマルチGPUにした。 しかし、普通のRyzenで構成していたがために、PCIeの帯域が足りず片方のGPUがx4接続になってしまっていたのが若干心残りとなっていた。 そこで、EPYCとSupermicroのマザーを中古で買ってみたという話。 まともな帯域とセッティングで2GPUを接続してベンチを取ってみたところ、そこそこマルチGPUの良さが見えてきたので本記事に記しておく。 まとめ 今回購入したのは1ソケット用32Coreの初代Zen 7551Pと対応マザーSupermicro …

  • 【続】鯖落ちGPUを使った安価な機械学習用マシンの作り方 ~夢のマルチGPU環境にしてみる編~

    前記事: hashicco.hatenablog.com 概要 きっかけは、llama2の13BモデルがシングルGPUでは動かなかったこと。 以前記事にした鯖落ちP40を利用して作った機械学習用マシンですが、最近分析界隈でも当たり前のように使われ始めているLLMを動かすことを考えると、GPUはなんぼあってもいい状況です。 また、私自身マルチGPUを扱った経験が薄く、精々SageMaker上でPyTorchのDPでお手軽マルチGPUトレーニングをやったことがある程度。今後大きなモデルを扱っていくことを考えると、お家でマルチGPUを試せる環境を準備しとくのは悪くないと思ってしまった。 そこで、P4…

  • 最近SSDが安いのでオールフラッシュNASを導入した(ASUSUTOR FS6712X)

    概要 我が家には10GbE搭載のQNAP TS-332XというNASを導入済みである。8TBのHDD2枚でRAID1を組んでおり、10Gの速度を活かすためにリード/ライトのSSDがキャッシュを設定している。 https://www.qnap.com/ja-jp/product/ts-332x hashicco.hatenablog.com 単なるデータ倉庫としての用途だったので特に性能的にも不満はなく、HDDも稼働時間を1000日超えても快調に動いてくれていたのですが、最近あまりにもSSDが安すぎてオールフラッシュにしたい欲が浮き上がっては消えていく。 そんな折、ASUSUTORから興味深い製…

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