כדי להריץ עומסי עבודה של בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML) או מחשוב עתיר ביצועים (HPC), אתם יכולים לפרוס מכונות וירטואליות (VM) ואשכולות של Compute Engine שעברו אופטימיזציה ל-AI, ומשתמשות במכונות A4X, A4, A3 Ultra, A3 Mega ו-A3 High (עם 8 יחידות GPU). למידע נוסף על התכונות של המכונות האלה שמאפשרות להריץ אשכולות AI ו-ML בקנה מידה גדול, אפשר לעיין בסקירה הכללית על ניהול אשכולות.
אפשר ליצור מכונות מסוג A4X, A4, A3 Ultra, A3 Mega ו-A3 High (עם 8 יחידות GPU) ישירות מ-Compute Engine, או דרך שירותים אחרים שפועלים במכונות של Compute Engine, כמו Cluster Toolkit או Google Kubernetes Engine.
כדי לבחור את האפשרות המתאימה ביותר ליצירת מכונות וירטואליות או אשכולות לתרחיש השימוש שלכם, צריך לבחור באחת מהאפשרויות הבאות:
| אפשרות | תרחיש לדוגמה |
|---|---|
| Cluster Director | אתם רוצים שירות מנוהל מלא שמבצע אוטומטית את ההגדרה של אשכולות Slurm. Cluster Director עוזר לכם להגדיר משאבי מחשוב, רשת ואחסון עבור האשכולות שלכם כדי למקסם את הביצועים ולמזער את זמן ההשבתה. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא יצירת אשכול Slurm בניהול מלא לעומסי עבודה של AI. |
| Cluster Toolkit | אתם רוצים להשתמש בתוכנת קוד פתוח שתפשט את התהליך של פריסת אשכולות Slurm ו-GKE. ערכת הכלים Cluster Toolkit נועדה להיות גמישה מאוד וניתנת להרחבה. אתם יכולים להשתמש בתוכניות כדי להקצות משאבי רשת ואחסון. למידע נוסף, אפשר לעיין במאמרים הבאים: |
| GKE | אתם רוצים גמישות מקסימלית בהגדרת אשכול Google Kubernetes Engine בהתאם לצרכים של עומס העבודה. מידע נוסף זמין במאמרים הבאים: |
| שימוש ב-Compute Engine | אתם רוצים שליטה מלאה בשכבת התשתית כדי שתוכלו להגדיר כלי תזמור משלכם. מידע נוסף זמין במאמרים הבאים:
|
המאמרים הבאים
- מידע על התשתית שעברה אופטימיזציה לביצועים של AI Hypercomputer: