Platform For AI:リソースクォータの管理

Basic Information： リソースクォータ名、ID、関連ワークスペースが含まれます。

• 編集アイコン をクリックして、Resource Quota Name、関連ワークスペース、Tag を更新します。

• ワークスペースを関連付けた後、ワークスペース名をクリックしてその詳細ページに移動できます。その後、そのワークスペースで AI 開発にリソースクォータを使用できます。

Resource Information： リソースクォータが属するリソースグループ、およびその親子クォータが含まれます。親子リソースクォータの関係に関する詳細については、「親子クォータの作成」セクションの図をご参照ください。リソース名をクリックすると、その詳細が表示されます。

Network Information： VPC、セキュリティグループ、NAT Gateway などのネットワークリソースに関連するクォータ制限を表示します。この情報を構成することで、リソースクォータのネットワーク範囲を制御し、リソースが安全に割り当てられるようにします。

Scheduling Information： リソースクォータのスケジューリング情報を表示します。このページで更新できます。

• Scheduling Policy： ニーズに合ったスケジューリングポリシーを選択して、ジョブのデキュー効率とリソース使用率を向上させます。スケジューリングポリシーの設定方法については、「スケジューリングポリシー」をご参照ください。

• Child-level Preemption&Self-level Preemption： リソースが不足している場合、現在のリソースクォータのキュー内のジョブが、その子レベルまたは自己レベルのクォータで実行中のジョブをプリエンプト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設定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。

• Idle Sharing： デフォルトで有効になっています。これにより、アイドル状態のジョブが現在のクォータとその子クォータのリソースを使用できます。

Resource Change History： 作成、スケーリング、削除操作の履歴を表示します。履歴には、変更タイプ、開始者、ステータス、ターゲット仕様などの詳細が含まれます。

Advanced Information：

• Enable Local Cache： Lingjun AI 計算リソースクォータの場合、この機能を有効にしてノードのローカルキャッシュを使用できます。これにより、繰り返しデータアクセスする際のデータ転送オーバーヘッドが削減されます。詳細については、「Lingjun AI 計算リソー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： Node Specification、Dedicated Resource Group Name/ID、リソースの In Use と Total 量 (GPU Type、Number of GPUs、CPU Cores など)、ゾーン (AZ)、高速ネットワーク相互接続ゾーン (HZ)、およびノード上に作成された Tasks と Instances が含まれます。

• ジョブとインスタンスの詳細： 対象ノードの Tasks と Instances 列で、対応する番号をクリックして、特定のジョブとインスタンスの詳細を表示します。

• ノードのフィルター： ノードステータスまたは注文ステータスでノードをフィルターしたり、リソース量でソートしたりできます。

• HZ (高速ネットワーク相互接続ゾーン)： Lingjun AI 計算リソースを含むシナリオでは、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リージョンを示します。同じ HZ 識別子を持つリソースは、高速ネットワークを介して通信できます。

Node Status： 次のステータスがサポートされています：

• Ready： 計算ノードが利用可能であることを示します。

• Not Ready： 計算ノードが初期化中であることを示します。

• Scheduling Disabled： ノードがスケジュールできないことを示します。考えられる原因は次のとおりです：

  • Stopped by User： ユーザーがノードのスケジューリングを手動で無効にしました。

  • Expired： ノードのサブスクリプションが期限切れになりました。

  • 回復中： ノードは回復プロセス中です。このノードでジョブが実行されている場合は、回復プロセスを中断しないように、速やかに停止してください。

  • 不明： 原因は不明です。サポートが必要な場合は、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：

• ノードのスケジューリングの停止/開始： 対象ノードの Actions 列で、Stop Scheduling または Start Scheduling をクリックして、そのノードでのリソーススケジューリングを一時停止または再開します。

• ノードのクリア： 対象ノードの Actions 列で、Clear Node をクリックして、そのノード上のすべてのジョブ (DSW、DLC、または EAS ジョブを含む) を終了します。

ジョブのフィルター： [タイプ] または [ジョブステータス] でフィルターします。

詳細の表示： ジョブ名、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、対応する詳細ページに移動します。

現在のクォータ内のジョブをフィルター： [現在のリソースクォータを表示] スイッチを有効にすると、このクォータ内で作成されたジョブのみが表示されます。

現在のクォータのユーザーをフィルター： [現在のリソースクォータのユーザーを表示] スイッチを有効にすると、子クォータではなく、このクォータに直接ジョブを送信したユーザーのみが表示されます。

ジョブ詳細の表示： ユーザーの Number of Tasks 列で、Details をクリックして、そのユーザーが送信したジョブを表示します。次のジョブリストページで、ジョブ名をクリックしてその詳細を表示できます。

GPU 計算能力ヒートマップ (リアルタイム使用率)、リソースレベル、ジョブステータスの分布が表示されます。

クォータとノードの 2 つの観点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 のメトリクスが含まれます。メトリクスの詳細、および CloudMonitor と ARMS を使用したデータの表示、アラートの設定、メトリクスのサブスクライブ方法については、「リソース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： 現在のクォータとその子クォータの CPU、メモリ、GPU リソースの割り当てを表示します。

ジョブビュー： 現在のクォータとその子クォータで作成されたジョブの総数と、ステータス別のジョブの内訳を表示します。