쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

자습서: GPU기반 생성 Kubernetes Amazon의 클러스터 EKS

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자습서: GPU기반 생성 Kubernetes Amazon의 클러스터 EKS - AWS Batch

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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GPU기반를 생성하기 전에 Kubernetes Amazon의 클러스터EKS는의 단계를 완료했어야 합니다자습서: Amazon EKS 기반 AWS Batch 시작하기. 추가적으로 다음 사항도 고려하세요.

  • AWS Batch 는 NVIDIA에서 인스턴스 유형을 지원합니다GPUs.

  • 기본적으로는 EKS를 AMI 사용하여 Amazon 가속을 AWS Batch 선택합니다.Kubernetes Amazon EKS 클러스터 컨트롤 플레인 버전과 일치하는 버전입니다.

$ cat <<EOF > ./batch-eks-gpu-ce.json { "computeEnvironmentName": "My-Eks-GPU-CE1", "type": "MANAGED", "state": "ENABLED", "eksConfiguration": { "eksClusterArn": "arn:aws:eks:<region>:<account>:cluster/<cluster-name>", "kubernetesNamespace": "my-aws-batch-namespace" }, "computeResources": { "type": "EC2", "allocationStrategy": "BEST_FIT_PROGRESSIVE", "minvCpus": 0, "maxvCpus": 1024, "instanceTypes": [ "p3dn.24xlarge", "p4d.24xlarge" ], "subnets": [ "<eks-cluster-subnets-with-access-to-internet-for-image-pull>" ], "securityGroupIds": [ "<eks-cluster-sg>" ], "instanceRole": "<eks-instance-profile>" } } EOF $ aws batch create-compute-environment --cli-input-json file://./batch-eks-gpu-ce.json

AWS Batch 는를 관리하지 않습니다.NVIDIA GPU 사용자를 대신하여 디바이스 플러그인. 이 플러그인을 Amazon EKS 클러스터에 설치하고 AWS Batch 노드를 대상으로 지정할 수 있도록 허용해야 합니다. 자세한 내용은에서 GPU 지원 활성화를 참조하세요.Kubernetes에서 GitHub.

를 구성하려면 NVIDIA 디바이스 플러그인(DaemonSet)을 사용하여 AWS Batch 노드를 대상으로 지정하고 다음 명령을 실행합니다.

# pull nvidia daemonset spec $ curl -O https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.12.2/nvidia-device-plugin.yml # using your favorite editor, add Batch node toleration # this will allow the DaemonSet to run on Batch nodes - key: "batch.amazonaws.com/batch-node" operator: "Exists" $ kubectl apply -f nvidia-device-plugin.yml

컴퓨팅 환경과 작업 대기열의 동일한 페어링에서 컴퓨팅 기반(CPU 및 메모리) 워크로드를 GPU기반 워크로드와 혼합하지 않는 것이 좋습니다. 이는 컴퓨팅 작업이 GPU 용량을 모두 사용할 수 있기 때문입니다.

작업 대기열을 연결하려면 다음 명령을 실행합니다.

$ cat <<EOF > ./batch-eks-gpu-jq.json { "jobQueueName": "My-Eks-GPU-JQ1", "priority": 10, "computeEnvironmentOrder": [ { "order": 1, "computeEnvironment": "My-Eks-GPU-CE1" } ] } EOF $ aws batch create-job-queue --cli-input-json file://./batch-eks-gpu-jq.json
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