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本繁體中文版使用機器翻譯，譯文僅供參考，若與英文版本牴觸，應以英文版本為準。

基本資源配置公平性

貢獻者
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在本節中、我們顯示、當「team d」要求更多GPU（以配額為限）時、系統會暫停「team b」和「team c」的工作負載、並以公平的共享方式將其移至待處理狀態。

如需工作提交、使用的容器映像及執行命令順序等詳細資料、請參閱一節 "第4.9節的測試詳細資料"。

下圖顯示所產生的叢集使用率、每個群組分配的GPU、以及由於自動負載平衡和優先排程而產生的擱置工作。我們可以觀察到、當所有團隊工作負載所要求的GPU總數超過叢集中可用的GPU總數時、Run:AI的內部公平演算法會因為達到專案配額、而在「team b」和「team -c」中各暫停一項工作。這可提供整體高叢集使用率、而資料科學團隊仍在系統管理員設定的資源限制下工作。

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此測試案例的結果顯示下列項目：

  • *自動負載平衡。*系統會自動平衡GPU的配額、使每個團隊現在都使用配額。暫停的工作負載屬於超出配額的團隊。

  • *公平共用暫停。*系統會選擇停止某個團隊的工作負載、使其超出配額、然後停止另一個團隊的工作負載。RUN：AI具有內部公平演算法。