מעבדי GPU עם Dataflow
השימוש ב-GPU ב-Dataflow מאפשר לכם ליהנות מהיתרונות של האצה ישירות בצינור לעיבוד נתונים באצווה או בסטרימינג. כדי לפשט את התהליך של העברת נתונים ל-GPU ולנצל את סביבת הנתונים, אפשר להשתמש ב-Dataflow. במקביל, תוכלו ליהנות מכל היתרונות של מערכת Dataflow מנוהלת באופן מלא: הקצאת מארחים, התאמה אוטומטית לעומס, סובלנות לתקלות ועוד.
הרצת משימת Dataflow עם מעבדי GPU
במדריך הזה מוסבר איך ליצור אימג' מותאם אישית של קונטיינר ולהריץ צינור עיבוד נתונים של Dataflow עם מעבדי GPU.
הרצה של צינור עיבוד נתונים פשוט של PyTorch עם מעבדי GPU
במדריך הזה מוסבר איך ליצור צינור עיבוד נתונים של PyTorch ולהריץ אותו ב-Dataflow עם GPU.
הפעלת צינור עם מעבדי NVIDIA L4 GPU
סוג ה-GPU L4 שימושי להרצת צינורות עיבוד נתונים של מסקנות למידת מכונה.
הרצה של צינור עיבוד נתונים פשוט של TensorFlow עם מעבדי GPU
במדריך הזה מוסבר איך ליצור צינור עיבוד נתונים של TensorFlow ולהפעיל אותו ב-Dataflow עם מעבדי GPU.
משאבים
שיטות מומלצות למפתחים
דוגמה לתהליך עבודה של מפתחים לבניית צינורות עיבוד נתונים באמצעות GPU.
התאמה נכונה
כדי להתאים אישית את משאבי העובדים ולהפחית את העלויות, אפשר להשתמש בהתאמה נכונה עם עבודות אצווה.
פתרון בעיות במשימות שמשתמשות ב-GPU
אם נתקלים בבעיות בהפעלת משימת Dataflow עם מעבדים גרפיים, כדאי לפעול לפי השלבים הבאים לפתרון בעיות.