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NetApp Solutions
La version française est une traduction automatique. La version anglaise prévaut sur la française en cas de divergence.

Détails des tests pour la section 4.8

Contributeurs
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Cette section contient les détails des tests de la section "Une utilisation élevée des clusters grâce à une allocation GPU sur-quota".

Soumettre les travaux dans l'ordre suivant :

Projet Image NB de GPU Total Commentaire

équipe a

Jupyter

1

1/4

–

équipe a

NetApp

1

2/4

–

équipe a

Exécutez :ai

2

4/4

Utiliser tous leurs quotas

équipe-b

Exécutez :ai

0.6

0.6/2

GPU fractionnaires

équipe-b

Exécutez :ai

0.4

1/2

GPU fractionnaires

équipe-b

NetApp

1

2/2

–

équipe-b

NetApp

2

4/2

Deux sur le quota

equipe-c

Exécutez :ai

0.5

0.5/2

GPU fractionnaires

equipe-c

Exécutez :ai

0.3

0.8/2

GPU fractionnaires

equipe-c

Exécutez :ai

0.2

1/2

GPU fractionnaires

equipe-c

NetApp

2

3/2

Un au-delà des quotas

equipe-c

NetApp

1

4/2

Deux sur le quota

équipe-d

NetApp

4

4/8

Utilisant la moitié de leur quota

Structure de commande :

$ runai submit <job-name> -p <project-name> -g <#GPUs> -i <image-name>

Séquence de commande réelle utilisée lors du test :

$ runai submit a-1-1-jupyter -i jupyter/base-notebook -g 1 \
  --interactive --service-type=ingress --port 8888 \
  --args="--NotebookApp.base_url=team-a-test-ingress" --command=start-notebook.sh -p team-a
$ runai submit a-1-g -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 1 -p team-a
$ runai submit a-2-gg -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 2 -p team-a
$ runai submit b-1-g06 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 0.6 --interactive -p team-b
$ runai submit b-2-g04 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 0.4 --interactive -p team-b
$ runai submit b-3-g -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 1 -p team-b
$ runai submit b-4-gg -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 2 -p team-b
$ runai submit c-1-g05 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 0.5 --interactive -p team-c
$ runai submit c-2-g03 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 0.3 --interactive -p team-c
$ runai submit c-3-g02 -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 0.2 --interactive -p team-c
$ runai submit c-4-gg -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 2 -p team-c
$ runai submit c-5-g -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 1 -p team-c
$ runai submit d-1-gggg -i gcr.io/run-ai-demo/quickstart -g 4 -p team-d

À ce stade, vous devez avoir les États suivants :

Projet GPU alloués Charges de travail en file d'attente

équipe a

4/4 (quota mou/allocation réelle)

Aucune

équipe-b

4/2

Aucune

equipe-c

4/2

Aucune

équipe-d

4/8

Aucune

Voir la section "Optimiser l'utilisation des clusters grâce à l'allocation GPU sur-organismes" pour les discussions sur le scénario de test en cours.