MaxCompute でデータ処理やオフラインモデル推論などのタスクに対して高い計算効率が必要な場合は、MaxCompute AI 計算リソース (GU クォータ) を購入して使用できます。これらのリソースは GPU 計算能力の需要に対応するために設計されています。本トピックでは、これらの計算リソースを購入および使用する方法について説明します。
注意事項
これらのリソースは、中国 (北京)、中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (深セン)、および中国 (ウランチャブ) リージョンで購入可能です。
GPU AI 計算リソースは MaxFrame のみでサポートされます。
AI 計算リソースクォータグループにおいて変更可能なのは GU 数のみです。GU の仕様は変更できません。また、レベル 1 の AI 計算リソースクォータを複数のレベル 2 クォータに分割することはできません。
操作手順
MaxCompute コンソール にログインし、左上隅でリージョンを選択します。
左側のナビゲーションウィンドウで、 を選択します。
[クォータ管理] ページで、[新しいクォータ] をクリックします。
購入ページで、[製品タイプ]を[AI コンピューティングリソース]に設定します。
MaxCompute-AI 計算リソース (サブスクリプション) ページで、以下のパラメーターを設定します。
[仕様]：GU クォータの仕様です。例：
gu.a10.c30g186。[計算ユニット]：GU クォータ内の GU 数を示します。
計算ユニットの調整可能なステップサイズはクォータ仕様によって異なります。ステップサイズは 1、2、4、または 8 GU となります。購入ページに表示される制限が適用されます。
[今すぐ購入] をクリックし、画面の指示に従って利用規約に同意のうえ、購入を完了します。（GU リソースは約 10 分でプロビジョニングされます。）
購入が完了したらコンソールに戻ります。クォータ管理ページ に GPU AI 計算リソースタイプのクォータグループが表示されます。
使用ガイド
MaxCompute は AI および機械学習ワークロードを効率的に実行するための専用 AI 計算リソース (GU クォータ) を提供しています。レベル 2 クォータメカニズムを使用して、これらのリソースをジョブにオンデマンドで割り当てることができます。以下のセクションでは、AI 計算リソースを使用するための主な手順について説明します。
クォータステータスの確認
MaxCompute の汎用計算リソース (CU クォータ) と同様に、ジョブレベルで AI 計算リソース (GU クォータ) を指定できます。GPU リソースグループを使用するには、事前に新しいリソースグループを初期化する必要があります。コンソールの クォータ管理ページ でレベル 2 クォータのステータスを確認できます。
実行中： 環境が準備完了しており、ジョブを送信できます。
作成中： リソース構成が進行中です。リソースを使用する前に、構成が完了するまでお待ちください。
ジョブを送信する前にクォータステータスを確認し、ジョブが正常にスケジュールされることを保証してください。
MaxFrame ジョブでの AI 計算リソースの使用
@with_running_options デコレーターを使用してリソース要件を宣言できます。これにより、MaxFrame 内の AI 関数またはユーザー定義関数 (UDF) に明示的に GU リソースを指定できます。以下の例はその方法を示しています。
@with_running_options(gu=1, gu_quota="your_gu_quotaname")
def your_ai_function():
"""
gu=1: GU (GPU カード 1 枚分) をリクエストします。
gu_quota: 「実行中」ステータスの有効な GU クォータ名を指定します。
この関数は @with_running_options デコレーターを使用して、
'your_gu_quotaname' というクォータグループから
AI 計算リソースの GU (GPU Unit) 1 個を実行時に使用することを指定しています。
"""
# 関数の本文を記述します。ここではプレースホルダーとして 'pass' を使用しています。
pass
この構成により、関数は GPU 搭載クラスター上で実行されます。このアプローチはマルチモーダルデータ処理、モデル推論、およびその他の GPU アクセラレーションが必要なシナリオに適しています。