日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

「 AI Dashboards and Views 」を実行します

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Run : AI を Kubernetes クラスタにインストールし、コンテナを正しく設定したら、次のダッシュボードとビューが表示されます "https://app.run.ai" 次の図に示すように、ブラウザで設定します。

エラー:グラフィックイメージがありません

2 つの DGX-1 ノードによってクラスタ内に提供される GPU は合計 16 個です。ノード数、使用可能な GPU の総数、ワークロードに割り当てられている GPU の数、実行中のジョブの総数、保留中のジョブ、およびアイドル状態に割り当てられている GPU の数を確認できます。右側のバー図は、プロジェクトごとの GPU を示しています。これは、各チームがどのようにクラスタリソースを使用しているかをまとめたものです。中央には、ジョブ名、プロジェクト、ユーザー、ジョブタイプなど、現在実行中のジョブとジョブの詳細のリストが表示されます。 各ジョブが実行されているノード、そのジョブに割り当てられている GPU の数、ジョブの現在の実行時間、ジョブの進捗状況、およびそのジョブの GPU 利用率。1 つのチーム(「 TEAM 」)から送信された実行中のジョブは 3 つしかないため、クラスタの使用率が低いことに注意してください( GPU 使用率は 23% )。

次のセクションでは、「プロジェクト」タブで複数のチームを作成し、各チームに GPU を割り当てることで、クラスタあたりのユーザ数が多いときにクラスタの使用率を最大限に高め、リソースを管理する方法を説明します。テストシナリオは、トレーニング、推論、対話型のワークロードでメモリリソースと GPU リソースが共有されているエンタープライズ環境をシミュレートしたものです。