ジョブの送信、使用されるコンテナイメージ、実行され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。チームのすべてのワークロードが要求したGPUの合計数がクラスタ内の使用可能なGPUの合計数を超えると、Run：AIの内部公平性アルゴリズムによって、プロジェクトのクォータを満たしているために、 team-c`それぞれ1つのジョブが一時停止されることがわかります `team-b。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。