GPU보다 개발자가 더 많습니까? Kinesis Grid는 모든 팀이 멈추지 않게 합니다.

• Grid / lab-a100 / 정책

  공정 분배끔공정 분배

  할당 시간

  4시간

  1인당 앱 수

  2

  활동

  • Grid 용량 대기 중(공정 분배)ana · train-vit
  • 머신에서 이동됨 — 차례 종료(공정 분배)ben · sweep-12
  • 앱에 예약된 머신(공정 분배)ana · train-vit
  • Grid 대기열에서 승인됨(공정 분배)ana · train-vit

  공정 분배

  GPU가 부족하면 앱은 대기열에서 차례를 기다립니다. 할당 시간과 1인당 앱 수를 설정하면, 차례가 끝날 때 Grid가 작업을 넘깁니다.

• Grid / lab-a100 / 정책 / 할당량

  • 1인당 GPU 수 제한4
  • 1인당 앱 수 제한3
  • 1인당 인스턴스 수 제한제한 없음
  • 중지 전 유예 시간15분

  예외 앱

  shared-inferencelab-jupyterhub

  컨테이너 한도

  CPU 16코어메모리 64 GB

  할당량 및 제한

  각 Grid에서 1인당 GPU, 앱, 인스턴스 수를 제한하고, 컨테이너별 CPU 및 메모리 한도를 설정하며, 모두가 사용하는 공유 서비스는 예외로 지정하세요.

• 서버 / gpu-node-07 / GPU 슬라이스

  H100 80GBMIG 분할 켬

  단위

  VRAM

  할당된 앱

  3g.40gb40 GBthesis-llm

  2g.20gb20 GBcs231-notebook-04

  1g.10gb10 GBcs231-notebook-11

  1g.10gb10 GB무료

  분할 GPU

  지원되는 데이터 센터 GPU(A100 및 H100급)를 NVIDIA MIG로 격리된 슬라이스로 나눠, 카드 한 장으로 수업 전체나 여러 작업을 처리하세요. 각 슬라이스는 쿼터에서 GPU 1개로 계산됩니다. 분할할 수 없는 GPU는 통째로, 공정 분배 순번에 따라 공유됩니다.

• 플릿 · 모든 Grid

  • dgx-018× A100 · lab-a100
  • colo-h100-028× H100 · research
  • lab-l40s-034× L40S · teaching
  • ws-rtx-112× RTX 6000 · teaching

  비전검색연구인턴

  전체 플릿을 한 화면에

  모든 Grid의 모든 서버와 각 GPU에서 누구의 작업이 실행 중인지. 사용자별 사용량과 프로젝트별 비용은 클릭 한 번이면 확인할 수 있습니다.

예시 화면 · 이름과 숫자는 가상입니다

• 대학 및 연구소

  모든 연구실과 강좌를 위한 하나의 클러스터, 신청 명단 없이.

  • 실습실이나 강좌마다 할당량이 주어집니다. 마감 직전의 몰림은 공정 분배가 처리합니다.
  • 대형 GPU를 분할해 수업 전체가 동시에 작업할 수 있게 하십시오.
  • 연구비 보고서와 비용 배분을 위한 사용자별 사용량 및 프로젝트별 비용.
  • 학생이 노트북과 모델을 직접 배포합니다. 관리자 티켓이 필요 없습니다.

• 인큐베이터 및 액셀러레이터

  프로그램 자체 하드웨어에서 기수 내 모든 스타트업에 GPU 접근 권한을 제공합니다.

  • 스타트업마다 고유한 한도가 있으므로 한 팀의 출시 주간이 나머지 팀의 자원을 고갈시키지 않습니다.
  • 팀마다 별도의 프로젝트와 역할을 둡니다. 하나의 Grid를 공유하거나 팀마다 각자의 Grid를 주십시오.
  • 프로그램 담당자는 전체 기수의 사용자별 사용량과 프로젝트별 비용을 확인할 수 있습니다.
  • 스타트업은 졸업 후에도 자체 Grid 또는 Kinesis 용량에서 같은 워크플로를 그대로 유지합니다.