Pool de recursos

Pools de recursos do ModelArts

Ao usar o ModelArts para desenvolvimento de IA, você pode usar um dos seguintes pools de recursos:

• Dedicated resource pool: ele fornece recursos mais controláveis e não pode ser compartilhado com outros usuários. Crie um pool de recursos dedicado e selecione-o durante o desenvolvimento da IA. O pool de recursos dedicados pode ser um cluster elástico ou um BMS elástico.
  • Elastic cluster: pode ser Standard ou Lite.
    • Em um cluster elástico Standard, recursos de computação exclusivos são fornecidos, com os quais você pode fornecer instâncias durante o trabalho de treinamento, implementação de modelo e desenvolvimento de ambiente no ModelArts.
    • Um cluster elástico Lite fornece clusters do Kubernetes hospedados com plug-ins de desenvolvimento de IA convencionais e plug-ins de aceleração para usuários de recursos do Kubernetes. Você pode operar os nós e os clusters do Kubernetes no pool de recursos com os recursos e tarefas de AI Native fornecidos.
  • Elastic BMS: ele fornece diferentes modelos de BMSs de xPU. Você pode acessar um BMS elástico por meio de um EIP e instalar drivers e softwares relacionados a GPU e NPU em uma imagem de sistema operacional especificada. Para atender aos requisitos de treinamento de rotina dos engenheiros de algoritmos, o SFS e o OBS podem ser usados para armazenar e ler dados.

• Public Resource Pool: fornecem clusters de computação pública em larga escala, que são alocados com base nas configurações de parâmetros de trabalho. Os recursos são isolados por trabalho. Você pode usar pools de recursos públicos do ModelArts para oferecer trabalhos de treinamento, implantar modelos ou executar instâncias do DevEnviron.

Diferenças entre pools de recursos dedicados e pools de recursos públicos

• Os pools de recursos dedicados fornecem clusters de computação dedicados e recursos de rede para os usuários. Os pools de recursos dedicados de diferentes usuários são fisicamente isolados, enquanto os pools de recursos públicos são apenas isolados logicamente. Em comparação com os pools de recursos públicos, os pools de recursos dedicados apresentam melhor desempenho em isolamento e segurança.
• Quando um pool de recursos dedicado é usado para criar trabalhos e os recursos são suficientes, os trabalhos não serão enfileirados. Quando um pool de recursos público é usado para criar trabalhos, há uma alta probabilidade de que os trabalhos sejam enfileirados.
• Um pool de recursos dedicado é acessível à sua rede. Todos os trabalhos em execução no pool podem acessar armazenamento e recursos em sua rede. Por exemplo, se você selecionar um pool de recursos dedicado com uma rede acessível ao criar um trabalho de treinamento, poderá acessar os dados do SFS depois que o trabalho de treinamento for criado.
• Os pools de recursos dedicados permitem que você personalize o ambiente de tempo de execução de nós físicos, por exemplo, você pode atualizar drivers de GPU ou Ascend. Esta função não é suportada por pools de recursos públicos.