Nvidia

Décimo segundo post da série. No anterior, operamos Azure OpenAI com HA e retry decente. Agora vem a parte menos charmosa: quando o diagrama bonito encosta na vida real. Este post está organizado em cenários reais de falha. Cada um segue: Sintomas → Diagnóstico → Root cause → Resolução → Prevenção. Leia uma vez pra formar repertório. Depois deixa salvo. Você ainda vai voltar aqui. tl;dr: Este playbook cobre cinco falhas comuns em workloads de AI: driver, CUDA OOM, pod Pending, 429 e latência. A meta é reduzir o tempo entre sintoma, hipótese e ação segura. ...

Quarto post da série. No anterior, você viu quais VMs GPU provisionar e como conectar elas. Agora a ideia é olhar dentro da GPU pra entender o que acontece no silício. Não pra escrever CUDA kernel, mas pra ser um troubleshooter melhor e conversar com o time de ML sem ficar no modo adivinhação. tl;dr: O tamanho do checkpoint não diz quanta VRAM o treino vai consumir. Em GPU, pesos são só o começo. Gradientes, ativações e estado do otimizador é que costumam explodir a conta. ...

Terceiro post da série onde traduzo AI pra linguagem de quem vive infraestrutura. No post anterior, falamos do gargalo escondido de storage. Hoje a conversa é sobre compute. A diferença não está em comprar a GPU mais cara da prateleira. Está em escolher a GPU certa e ligar tudo do jeito certo. tl;dr: Em AI, escolher compute é escolher workload, memória e interconexão. GPU errada ou rede errada faz você pagar caro pra terminar mais devagar. ...