* モデルプロジェクト。 * ユーザーごとにプロジェクトを設定し、ユーザーのチームごとにプロジェクトを設定し、実際の組織プロジェクトごとにプロジェクトを設定します。

* プロジェクトの割り当て量。 * 各プロジェクトは、このプロジェクトに同時に割り当てることができる GPU の割り当て量に関連付けられています。これは、このプロジェクトを使用している研究者が、クラスタ内のどの状態であっても、この数の GPU を取得できることが保証されるという意味で、保証されたクォータです。原則として、プロジェクトの割り当ての合計は、クラスタ内の GPU の数と等しくなければなりません。さらに、このプロジェクトのユーザは、過剰割り当てを受け取ることができます。GPU が使用されていない限り、このプロジェクトを使用する研究者は GPU を増やすことができます。に、クォータ超過テストのシナリオと公平性に関する考慮事項を示します "オーバークォータの GPU 割り当てによる高いクラスタ利用率の達成"、 "基本的な資源配分フェアネス"および "オーバークォータフェアネス"。

新しいプロジェクトを作成し、既存のプロジェクトを更新して、既存のプロジェクトを削除します。

* 特定のノードグループで実行するジョブを制限 * 。特定のプロジェクトを割り当てて、特定のノードでのみ実行することができます。これは、プロジェクトチームが十分なメモリを備えた特殊なハードウェアを必要とする場合などに便利です。また、プロジェクトチームは、特別な予算で取得された特定のハードウェアの所有者になる場合もあります。また、パフォーマンスが低いハードウェアで作業したり、長いトレーニングや無人ワークロードを高速ノードに誘導したりするために、ビルドや対話型のワークロードを処理する必要がある場合もあります。ノードをグループ化し、特定のプロジェクトにアフィニティを設定するコマンドについては、を参照してください "「 AI Documentation 」を実行します"。

* 対話型ジョブの期間を制限します * 。研究者たちは、対話型の仕事を閉じることを忘れがちだ。これにより、リソースの無駄が発生する可能性があります。一部の組織では、対話型ジョブの期間を制限し、自動的に終了することを希望しています。