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.
במדריך הזה מוסבר איך ליצור אימג' מותאם אישית של קונטיינר ולהריץ צינור עיבוד נתונים של Dataflow עם מעבדי GPU.
במדריך הזה מוסבר איך ליצור צינור עיבוד נתונים של PyTorch ולהריץ אותו ב-Dataflow עם GPU.
סוג ה-GPU‏ L4 שימושי להרצת צינורות עיבוד נתונים של מסקנות למידת מכונה.
במדריך הזה מוסבר איך ליצור צינור עיבוד נתונים של TensorFlow ולהפעיל אותו ב-Dataflow עם מעבדי GPU.

משאבים

דוגמה לתהליך עבודה של מפתחים לבניית צינורות עיבוד נתונים באמצעות GPU.
כדי להתאים אישית את משאבי העובדים ולהפחית את העלויות, אפשר להשתמש בהתאמה נכונה עם עבודות אצווה.
אם נתקלים בבעיות בהפעלת משימת Dataflow עם מעבדים גרפיים, כדאי לפעול לפי השלבים הבאים לפתרון בעיות.