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본 한국어 번역은 사용자 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다. 영어 버전과 한국어 버전이 서로 어긋나는 경우에는 언제나 영어 버전이 우선합니다.

기본 자원 할당 공정성

기여자
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이 섹션에서는 'team-d'가 더 많은 GPU(할당량 아래)를 요청할 때 시스템이 'team-b'와 'team-c'의 워크로드를 일시 중지하고 공평한 분배 방식으로 보류 중인 상태로 전환한다는 것을 보여 줍니다.

작업 제출, 사용된 컨테이너 이미지 및 실행된 명령 시퀀스를 포함한 자세한 내용은 섹션을 참조하십시오 "섹션 4.9의 테스트 세부 정보".

다음 그림은 자동 로드 밸런싱 및 사전 예방 예약 기능으로 인해 발생하는 클러스터 활용률, 팀당 할당된 GPU 및 보류 중인 작업을 보여줍니다. 모든 팀 작업 부하에 의해 요청된 총 GPU 수가 클러스터에서 사용 가능한 총 GPU 수를 초과할 때 Run:AI의 내부 공정성 알고리즘은 프로젝트 할당량을 충족했기 때문에 "team-b"와 "team-c"에 대해 각각 하나의 작업을 일시 중지한다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 전반적인 높은 클러스터 활용률이 제공되지만 데이터 과학 팀은 관리자가 설정한 리소스 제약 조건에서 작업을 계속 수행할 수 있습니다.

입력/출력 대화 상자 또는 작성된 내용을 표시하는 그림

이 테스트 시나리오의 결과는 다음과 같습니다.

  • * 자동 로드 밸런싱. * 시스템은 GPU의 할당량을 자동으로 조정하여 각 팀에서 현재 할당량을 사용하고 있습니다. 일시 중지된 워크로드는 할당량이 초과된 팀에 속합니다.

  • * 공정한 공유 일시 중지. * 시스템이 할당량이 초과된 팀의 작업 부하를 중지하도록 선택한 다음 다른 팀의 작업 부하를 중지시킵니다. 실행: AI에는 내부 공정성 알고리즘이 있습니다.