AIトレーニングインフラストラクチャ

LLM事前トレーニングおよび継続トレーニング用のGPUをレンタルします。

直接回答

パラメータ数、精度、オプティマイザ状態、アクティベーション、シーケンス長、並列化戦略、チェックポイントスループット、測定されたチェックポイント時間からLLMトレーニングを計画します。理論上のピーク仕様ではなく、総実行コストでA100、H100、H200、B200を比較します。

GPURentoインフラストラクチャチームによるレビュー · 2026年9月1日

透明な計画ウィンドウ

1つのレンタルコストの例 A100 80GB.

これらはコンピュートレンタルウィンドウであり、ジョブ期間やパフォーマンスの予測ではありません。時間を測定されたパイロットに置き換え、計算機にストレージを追加してください。

すべての仮定を調整

1つの作業セッション

$9.52

1 GPU × 8h · コンピュートのみ

40時間ウィンドウ

$47.60

1 GPU × 40h · コンピュートのみ

120時間

$142.80

1 GPU × 120h · コンピュートのみ

の主要な事実 LLM事前トレーニングおよび継続トレーニング用のGPUをレンタルします。
から始めるピークVRAM重みだけではトレーニングメモリを過小評価します。
測定チェックポイントまでの時間1つの固定モデル、データセット、品質ターゲットを使用します。
含めるストレージ + 再起動時間これらは総実行コストと信頼性に影響します。
利用可能なパスA100 · H100 · H200 · B200各モデルには公開時間料金があります。
最適な用途
  • 事前トレーニングと継続事前トレーニング
  • 測定されたメモリを使用した大規模トランスフォーマートレーニング
  • 明示的なトポロジーを使用したマルチGPUトレーニング
  • 代表的なステップをベンチマークできるチーム
最適ではない場合
  • 予算上限のないスコープ外の実験
  • より安価なファインチューニングまたは推論パスに適合するジョブ
  • チェックポイントと障害回復計画なしで実行

決定方法

キャパシティをデプロイする前に確認すべきこと。

以下のコンテンツは、公開された仕様、GPURentoカタログ参照、およびワークロードベンチマークをまだ必要とする決定を分離しています。

01

トレーニングメモリをレイヤーで見積もる

重み、勾配、オプティマイザ状態、アクティベーション、通信バッファ、フレームワークオーバーヘッドを考慮してください。混合精度、アクティベーションチェックポイント、シャーディングは結果を変えるため、すべての見積もりには安全マージンと短い検証実行が必要です。

  • パラメータ数と精度を定義
  • FSDP、ZeRO、または別の状態シャーディング戦略を選択
  • 完全な実行を予約する前にピークメモリをテスト
02

チェックポイントを中心に設計

有用な単位は、多くの場合、受け入れられたチェックポイントあたりのコストです。1秒あたりのサンプル数、チェックポイント時間、ストレージスループット、再起動時間、障害ポリシーを記録してください。高速なGPUは、入力データや遅いチェックポイントストレージによってブロックされたパイプラインを修正できません。

03

トポロジーを並列戦略に一致させる

FSDPまたはZeRO、データ、テンソル、パイプライン、エキスパート並列性は異なるリンクにストレスを与えます。トークン/秒、通信シェア、スケーリング効率を記録し、意図したGPU数でチェックポイントあたりのコストを比較します。

質問

限界を含む明確な回答。

LLMトレーニングに最適なクラウドGPUはどれですか?+

普遍的な勝者はいません。A100は時間あたりのコストを最小限に抑え、H100はトランスフォーマー実行を短縮し、H200はメモリバウンドのジョブに役立ち、B200は容量計画の選択肢です。同じトレーニングステップをベンチマークしてください。

LLMトレーニングコストを見積もるにはどうすればよいですか?+

測定されたエンドツーエンドの時間にGPU数とレートを掛け、永続ストレージ、チェックポイントオーバーヘッド、予想される再試行を追加します。理論上のFLOPSではなくパイロットランを使用します。

資金を追加する前にトレーニングできますか?+

ウォレットには$50から入金できます。追加する金額を選択してください。これは前払い残高であり、アクセス料金ではありません。月額GPUレンタルは専用の決済画面で別途お支払いいただきます。

デプロイ計画

トレーニング計画を容量リクエストに変えます。

ワークスペースを作成し、必要なウォレットクレジットを追加し、GPU数、イメージ、リージョン、ストレージ構成を保存します。