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Ligue-se às GPUs H100 e execute cargas de trabalho distribuídas no AI Runtime utilizando a biblioteca Python serverless_gpu.
A serverless_gpu biblioteca permite a execução fluida de cargas de trabalho da GPU diretamente a partir dos notebooks Databricks. Fornece decoradores e utilitários de execução para computação distribuída por GPU. Para saber mais, consulte a documentação da API para GPU Serverless.
Ligar-se à computação GPU sem servidor
Para executar este notebook, precisas de acesso à computação GPU Databricks serverless com aceleradores H100.
- Do seletor de computação, selecione GPU Serverless.
- No separador "Ambiente" do lado direito, selecione 8xH100 para o seu acelerador. Esta opção utiliza 8 chips H100 num único nó.
- Escolha o ambiente AI v5 no painel direito que contém todas as bibliotecas necessárias para executar este exemplo de caderno.
- Clique em Aplicar.
Quando usar GPUs H100
Comparados com os A10, os H100 oferecem operações de ponto flutuante por segundo (FLOPS) maiores e memória de alta largura de banda (HBM). Use H100s para treinamento de grandes modelos onde seja necessário alto débito e/ou grande memória de GPU.
Verificar a ligação à GPU
Use o nvidia-smi comando para confirmar que está ligado a 8 GPUs H100. Este comando mostra informações da GPU, incluindo modelo, memória e utilização.
%sh nvidia-smi
Thu Jan 15 17:56:54 2026
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 575.57.08 Driver Version: 575.57.08 CUDA Version: 12.9 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:53:00.0 Off | 0 |
| N/A 26C P0 70W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 1 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:64:00.0 Off | 0 |
| N/A 28C P0 68W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 2 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:75:00.0 Off | 0 |
| N/A 26C P0 71W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 3 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:86:00.0 Off | 0 |
| N/A 29C P0 68W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 4 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:97:00.0 Off | 0 |
| N/A 27C P0 67W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 5 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:A8:00.0 Off | 0 |
| N/A 26C P0 67W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 6 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:B9:00.0 Off | 0 |
| N/A 26C P0 69W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| 7 NVIDIA H100 80GB HBM3 On | 00000000:CA:00.0 Off | 0 |
| N/A 26C P0 67W / 700W | 0MiB / 81559MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
Exemplo Olá, Mundo
Este exemplo demonstra como executar uma função distribuída entre múltiplas GPUs usando o @distributed decorador.
A função anotada abaixo funciona em 8 processos, um por GPU no nó ao qual o portátil está ligado.
A função utiliza o runtime módulo para aceder às classificações locais e globais das GPUs.
from serverless_gpu import distributed
from serverless_gpu import runtime as rt
@distributed(
gpus=8,
gpu_type='h100',
)
def hello_world(name: str) -> list[int]:
if rt.get_local_rank() == 0:
print('hello world', name)
return rt.get_global_rank()
result = hello_world.distributed('SGC')
assert result == [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
Passos seguintes
- Boas práticas para computação em GPU Serverless
- Resolução de problemas em computação de GPU sem servidor
- Treinamento distribuído com várias GPUs e vários nós
- Documentação da API de GPU serverless