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(Created page with "Puisqu'il y a peu de nœuds GPU, les tâches qui requièrent leur utilisation attendent généralement longtemps. * Assurez-vous d’utiliser le plus efficacement possible le...") |
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** Comme le coût d’un nœud GPU est élevé, une tâche qui utilise un seul GPU devrait s’exécuter beaucoup plus rapidement qu’avec un nœud CPU entier. Si ce n’est pas le cas de votre tâche, utilisez plutôt un nœud CPU. | ** Comme le coût d’un nœud GPU est élevé, une tâche qui utilise un seul GPU devrait s’exécuter beaucoup plus rapidement qu’avec un nœud CPU entier. Si ce n’est pas le cas de votre tâche, utilisez plutôt un nœud CPU. | ||
** Si votre tâche se termine seulement 5 à 10 % plus rapidement avec un nœud GPU, utilisez plutôt un nœud CPU. L’attente significativement plus élevée pour l’obtention d’un nœud GPU n’en vaut pas la peine. | ** Si votre tâche se termine seulement 5 à 10 % plus rapidement avec un nœud GPU, utilisez plutôt un nœud CPU. L’attente significativement plus élevée pour l’obtention d’un nœud GPU n’en vaut pas la peine. | ||
* Pour suivre l'efficacité des tâches avec GPU, utilisez des outils comme < | * Pour suivre l'efficacité des tâches avec GPU, utilisez des outils comme <code>[https://developer.nvidia.com/nvidia-system-management-interface nvidia-smi]</code>, <code>nvtop</code> ou encore l’utilitaire [[TensorFlow/fr#TensorBoard|TensorBoard]] si vous travaillez avec [[TensorFlow/fr|TensorFlow]]. | ||