アプリケーションには、GPU機能、拡張ネットワーク機能、高クロック速度、ローカルストレージ、AMDモデルなど、インスタンスタイプに関するカスタム要件があります。 ワークフロークラスターを使用すると、指定したタイプのElastic Compute Service (ECS) インスタンスでワークフローを実行できます。 このトピックでは、指定されたタイプのECSインスタンスでワークフローを実行する方法について説明します。
目次
サポートされているECSインスタンスタイプ
サポートされているGPU高速化ECSインスタンスタイプ
GPUアクセラレーションelasticコンテナインスタンスでサポートされているGPUドライバーのバージョンは、NVIDIA 460.73.01です。 GPUアクセラレーションelastic containerインスタンスでサポートされているCUDA Toolkitバージョンは11.2です。 CUDA Toolkitの詳細については、「NVIDIA CUDA」をご参照ください。
GPU高速化ECSインスタンス上にエラスティックコンテナインスタンスを作成できます。 以下のGPU高速化ECSインスタンスタイプでワークフローを実行できます。
gn6v: NVIDIA V100 GPUを使用するGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー。 このインスタンスファミリーには、ecs.gn6v-c8g1.2xlargeなどのさまざまなインスタンスタイプがあります。
gn6iは、NVIDIA T4 GPUを使用するGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリーです。 このインスタンスファミリーには、ecs.gn6i-c4g1.xlargeなどのさまざまなインスタンスタイプがあります。
gn5、NVIDIA P100 GPUを使用するGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー。 このインスタンスファミリーには、ecs.gn5-c4g1.xlargeなどのさまざまなインスタンスタイプがあります。
gn5i: NVIDIA P4 GPUを使用するGPU高速化コンピューティング最適化インスタンスファミリー。 このインスタンスファミリーには、ecs.gn5i-c2g1.largeなどのさまざまなインスタンスタイプがあります。
GPU高速化されたECSインスタンスタイプの詳細については、「インスタンスファミリー」をご参照ください。
サポートされているAMDベースのECSインスタンスタイプ
AMDベースのECSインスタンス上にAMDベースのエラスティックコンテナインスタンスを作成できます。 AMDベースのエラスティックコンテナインスタンスは、AMD EPYCTM ROMEプロセッサを搭載しています。 これらのインスタンスは、SHENLONGアーキテクチャを使用して多数の仮想化機能を専用ハードウェアにオフロードし、予測可能で一貫した超高性能を提供し、仮想化のオーバーヘッドを削減します。 AMDベースのエラスティックコンテナインスタンスは、次のシナリオに適しています。ビデオのエンコードとデコード、webフロントエンドサーバー、大規模なマルチプレイヤーオンライン (MMO) ゲームのフロントエンドサーバー、多数のパケットが送受信されるシナリオ、DevOpsアプリケーションなどのアプリケーションが開発およびテストされています。
以下のAMDベースのECSインスタンスタイプでワークフローを実行できます。
g7aおよびg6a、汎用インスタンスファミリー。 これらのインスタンスファミリーには、ecs.g7a.largeやecs.g6a.largeなど、さまざまなインスタンスタイプがあります。
c7aおよびc6a、コンピューティング最適化インスタンスファミリー。 これらのインスタンスファミリーには、ecs.c7a.largeやecs.c6a.largeなどのさまざまなインスタンスタイプがあります。
r7aおよびr6a、メモリ最適化インスタンスファミリー。 これらのインスタンスファミリーには、ecs.r7a.largeやecs.r6a.largeなどのさまざまなインスタンスタイプがあります。
AMDベースのECSインスタンスタイプの詳細については、「インスタンスファミリー」をご参照ください。
例
ポッドメタデータにannotations: k8s.aliyun.com/eci-use-specsアノテーションを追加して、GPUアクセラレーションECSインスタンスタイプとAMDベースのECSインスタンスタイプを指定できます。 次のサンプルコードに例を示します。
GPU高速化ECSインスタンスの例
apiVersion: argoproj.io/v1alpha 1
kind: ワークフロー
メタデータ:
generateName: hello-world-
spec:
entrypoint: whalesay
templates:
- name: whalesay
metadata:
アノテーション：
k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.gn5i-c4g1.xlarge# GPU高速化ECSインスタンスタイプを指定します。
container:
image: docker/whalesay
コマンド: [ cowsay]
args: [ "hello world" ] AMDベースのECSインスタンスの例
apiVersion: argoproj.io/v1alpha 1
kind: ワークフロー
メタデータ:
generateName: hello-world-
spec:
entrypoint: whalesay
templates:
- name: whalesay
metadata:
アノテーション：
k8s.aliyun.com/eci-use-specs: "ecs.c6a.xlarge"# AMDベースのECSインスタンスタイプを指定します。
container:
image: docker/whalesay
コマンド: [ cowsay]
args: [ "hello world" ]