Platform For AI:リソースクォータの管理

基本情報: リソースクォータ名、ID、および関連付けられたワークスペースが含まれます。

• をクリックして、リソースクォータ名、関連付けられたワークスペース、および タグ を更新します。

• ワークスペースにバインドした後、ワークスペース名をクリックして詳細ページに移動し、ワークスペースで AI 開発にリソースクォータを使用します。

リソース情報: リソースグループ、親リソースクォータ、および子リソースクォータが含まれます。親リソースクォータと子リソースクォータの違いと関係については、「親子クォータの作成」セクションの図を参照してください。リソース名をクリックして、詳細のターゲットページに移動します。

ネットワーク情報: 仮想プライベートクラウド ( VPC )、セキュリティグループ、NAT ゲートウェイなど、ネットワークリソースクォータの制限が表示されます。ネットワーク情報を構成して、リソースクォータのネットワーク層の使用範囲を制御し、合理的で安全なリソース割り当てを確保します。

スケジューリング情報: リソースクォータに関連するスケジューリング情報が表示され、このページでの構成の更新がサポートされます。

• スケジューリングポリシー: 実装原則に基づいて適切なスケジューリングポリシーを選択して、キュー効率とコンピューティングリソースの利用率を向上させます。スケジューリングポリシーの構成の詳細については、「スケジューリングポリシー」をご参照ください。

• 子レベルプリエンプション & 自己レベルプリエンプション: リソースが限られている場合、現在のリソースクォータでキューに入れられたタスクが、子レベルまたは自己レベルのリソースクォータで実行中のタスクをプリエンプションできるようにします。自己レベルと子レベルのリソースクォータの関係、およびプリエンプションポリシーの構成方法の詳細については、「プリエンプションポリシー」をご参照ください。

• アイドルスケジューリング: デフォルトで有効になっており、自己レベルと子レベルのクォータのリソースをアイドルタスクで使用できることを示します。

リソース変更履歴: 作成、スケーリング、削除操作のレコードを表示します。レコードには、変更タイプ、開始者、ステータス、ターゲット仕様の詳細が表示されます。

詳細情報:

• ローカルキャッシュ: Lingjun リソースクォータの場合、このスイッチを有効にして、ノードのローカルディスクデータキャッシュ機能を使用できます。この機能は、繰り返しデータ転送のオーバーヘッドを効果的に削減します。詳細については、「Lingjun AI コンピューティングサービスのローカルキャッシュアクセラレーション」をご参照ください。

ノード詳細: ノード仕様、専用リソースグループ名、リソース使用量と合計量 (GPU カードタイプ、GPU カード数、CPU コアを含む)、利用可能ゾーン (az)、高速ネットワーク相互接続ゾーン (hz)、およびノードを使用して作成されたタスク数とインスタンス数が含まれます。

• タスクとインスタンスの詳細: ターゲットノードの [タスク数] 列と [インスタンス数] 列で、対応する番号をクリックして、特定のタスクとインスタンスの詳細を表示します。

• ノードのフィルタリング: ノードステータスまたは注文ステータスでフィルタリングし、リソース量でソートできます。

• hz: Lingjun AI コンピューティングサービスのシナリオでは、hz は、基盤となる計算リソースが配置されている高速ネットワークエリアを示します。同じ hz 値を持つリソースは、高速ネットワークを介して相互に通信できます。

ノードステータス: ステータスの説明は次のとおりです。

• 準備完了: コンピューティングノードは使用可能です。

• 準備未完了: コンピューティングノードは初期化されています。

• スケジューリング無効: ノードをスケジュールできません。問題のトラブルシューティングを行うには、次の操作を実行します。

  • ユーザーによって停止: ノードはユーザーによって手動でスケジューリングが停止されています。

  • 期限切れ: ノードの注文の期限が切れました。

  • 回復中: ノードは回復プロセス中です。このノードで実行中のタスクがある場合は、通常の回復プロセスを確実にするために、すぐに停止してください。

  • 不明: その他の理由については、アカウントマネージャーにお問い合わせください。

ノードの管理:

• スケジューリングの停止/開始: ターゲットノードを見つけて、[アクション] 列の [スケジューリングの停止] または [スケジューリングの開始] をクリックして、ノードのリソース使用を一時停止または有効にします。

• ノードのクリア: ターゲットノードを見つけて、[アクション] 列の [ノードのクリア] をクリックして、ノードに作成されたすべてのタスク ( DSW 、DLC 、または EAS を含む) をクリアします。

タスクのフィルタリング: [タイプ] または [タスクステータス] でフィルタリングできます。

詳細の表示: タスク名、リソースクォータ名、またはワークスペース名をクリックして、詳細のターゲットページに移動します。

現在のリソースクォータタスクのフィルタリング: [現在のリソースクォータを表示] をオンにすると、現在のリソースクォータを使用して作成されたタスクがフィルタリングされます。

現在のリソースクォータユーザーのフィルタリング: [現在のリソースクォータユーザーを表示] をオンにすると、子レベルのリソースクォータにタスクを送信したユーザーを除外して、現在のリソースクォータにタスクを送信したユーザーのみが表示されます。

タスク詳細の表示: ターゲットユーザーを見つけて、[タスク数] 列の [詳細] をクリックして、そのユーザーが送信したタスクを表示します。タスク情報ページでタスク名をクリックして、詳細のターゲットタスクページに移動することもできます。

GPU 計算能力ヒートマップ (リアルタイム使用状況)、リソース使用レベル、タスクステータス分布を表示できます。

クォータとノードの両方のディメンションからモニタリング情報を表示できます。これには、CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、GPU モニタリングメトリクスが含まれます。モニタリングメトリクス、および CloudMonitor と ARMS を介してモニタリングデータを表示し、モニタリングアラートを構成し、モニタリングメトリクスをサブスクライブする方法の詳細については、「クォータのモニタリングとアラート」をご参照ください。

リソースビュー: 現在のレベルと子レベルのリソースクォータの CPU、メモリ、GPU リソースの割り当てを表示します。

タスクビュー: 現在のレベルと子レベルのリソースクォータを介して作成されたタスクの総数、および各ステータスのタスクの数を表示します。