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La versione in lingua italiana fornita proviene da una traduzione automatica. Per eventuali incoerenze, fare riferimento alla versione in lingua inglese.

Equità nell'allocazione delle risorse di base

Collaboratori

In questa sezione, mostreremo quando team-d Richiede più GPU (sono sotto la loro quota), il sistema mette in pausa i carichi di lavoro di team-b e. team-c e li sposta in uno stato in sospeso in modo equo e condiviso.

Per ulteriori informazioni, tra cui invio dei job, immagini container utilizzate e sequenze di comandi eseguite, vedere la sezione "Dettagli sui test per la Sezione 4.9".

La figura seguente mostra l'utilizzo del cluster risultante, le GPU allocate per team e i processi in sospeso a causa del bilanciamento automatico del carico e della pianificazione preventiva. Possiamo osservare che quando il numero totale di GPU richieste da tutti i carichi di lavoro del team supera il numero totale di GPU disponibili nel cluster, l'algoritmo di equità interna di Run:ai mette in pausa un job per ciascuno team-b e. team-c perché hanno soddisfatto la quota di progetto. In questo modo si ottiene un elevato utilizzo generale del cluster, mentre i team di data science continuano a lavorare sotto i limiti delle risorse stabiliti da un amministratore.

Errore: Immagine grafica mancante

I risultati di questo scenario di test dimostrano quanto segue:

  • Bilanciamento automatico del carico. il sistema bilancia automaticamente la quota delle GPU, in modo che ogni team utilizzi ora la propria quota. I carichi di lavoro che sono stati sospesi appartengono ai team che hanno superato la quota.

  • Fair share pause. il sistema sceglie di arrestare il carico di lavoro di un team che ha superato la quota e quindi di arrestare il carico di lavoro dell'altro team. Run:ai dispone di algoritmi interni per la correttezza.