ジョブの送信、使用するコンテナイメージ、実行するコマンドシーケンスなどの詳細については、を参照してください "セクション 4.9 のテストの詳細"。

次の図は、自動ロードバランシングとプリエンプティブスケジューリングにより、クラスタ使用率、チームごとに割り当てられた GPU 、保留中のジョブを示しています。すべてのチームワークロードが要求した GPU の総数が、クラスタ内で使用可能な合計 GPU 数を超えると、実行： AI の内部公正性アルゴリズムによって、「 team -b 」と「 team -c 」のそれぞれに 1 つのジョブが一時停止されます。これは、それらがプロジェクトの割り当て量を満たしているためです。これにより、クラスタ全体の利用率が向上しますが、データサイエンスチームは、管理者が設定したリソースの制約に基づいて引き続き作業できます。

このテストシナリオの結果は、次のことを示しています。