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、および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、関連付けられたワークスペース、および 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し、そのワークスペースで AI 開発のためにリソースクォータを使用します。

[Resource Information]：

• リソースグループ情報：リソースクォータが属するリソースグループ、およびその親子リソースクォータが含まれます。親子関係の図については、「親子リソースクォータの作成」セクションをご参照ください。リソース名をクリックすると、その詳細ページに移動できます。

• [GPU Default Driver]：GPU タイプ、ドライバー、SDK、およびコンテナイメージのカスタム要件を満たすためにデフォルトドライバーを設定できます。

[Network Information]：VPC、セキュリティグループ、NAT ゲートウェイなどのネットワークリソースに対する制限を表示します。この情報は、ネットワークレイヤーでのリソースクォータのスコープを定義します。

[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、その設定を更新できます。

• [Scheduling Policy]：基盤となる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、デキュー効率とコンピューティングリソース使用率を向上させます。設定の詳細については、「スケジューリングポリシー」をご参照ください。

• [Child-level Preemption]および[Self-level Preemption]：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イング中のジョブは、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ます。設定の詳細については、「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、ジョブは現在のクォータとその子クォータのアイドル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。レコードには、変更タイプ、開始者、ステータス、およびターゲットインスタンスタイプが表示されます。

[Event History]：ノードのスケーリング、スケジューリングの有効化/無効化、ノードのアタッチ/デタッチなど、クォータに関連するイベントを表示します。履歴には、イベントのトリガー時間、開始者、および内容が含まれます。

[Advanced Information]：

• [Enable Local Cache]：Lingjun AI 計算リソースクォータでは、この機能を有効にしてデータをコンピューティングノードの近くにキャッシュし、読み取りパフォーマンスを向上させることができます。この機能を有効にすると、ノード上の一部のリソースが消費されるため、十分なリソースがあることを確認してください。詳細については、「Lingjun AI 計算のキャッシュアクセラレーション」をご参照ください。

  • ストレージサービス： OSS、汎用NAS、および BMCPFS のローカルキャッシュをサポートします。

  • [Supports RDMA]：キャッシュで高速化された読み取りは RDMA (tail) をサポートし、より高い通信帯域幅を提供してデータ読み取りパフォーマンスの要件を満たします。

• ENI ウォームアップ：リソースクォータ内のノードに対して Elastic Network Interface (ENI) を事前にプロビジョニングし、ジョブの起動を高速化します。この機能を有効にすると ENI リソースが消費されるため、VPC サブネットに十分な数の利用可能な IP アドレスがあることを確認してください。子リソースクォータに割り当てられたノードの場合、最下位レベルのクォータの設定が優先されます。

ノード詳細: Node Specification、Dedicated Resource Group Name/ID、リソースの In Use と Total の量 (GPU Type、Number of GPUs、および CPU Cores)、ゾーン (AZ)、高速ネットワーク相互接続ゾーン (HZ)、およびノードで作成された Tasks と Instances が含まれます。

• ジョブとインスタンスの詳細: ターゲットノードの Tasks および Instances 列で、対応する番号をクリックすると、ジョブとインスタンスの詳細が表示されます。

• 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ノードをフィルタリングするか、リソース量でソートします。

• hz (高速ネットワーク相互接続ゾーン)：Lingjun AI 計算のシナリオでは、hz は、基盤となるコンピューティングリソースが存在する高速ネットワークゾーンを示します。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]：サポートされているステータス：

• [Ready]：コンピューティングノードは利用可能です。

• [Not Ready]：コンピューティングノードは初期化中です。

• [Scheduling Disabled]：ノードはスケジューリングできません。考えられる原因：

  • [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。

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

  • Unknown：原因は不明です。サポートについては、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：

• ノードでのスケジューリングの停止/開始: 対象のノードの 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: 対象のノードのActions 列でClear Node をクリックすると、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) が終了します。

• ノードリストのダウンロード： アイコンをクリックして、現在のページからノードリストをエクスポートし、ローカルマシンにダウンロードします。

ジョブのフィルタリング：[Type] または [Job Status] でフィルタリングします。

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のフィルタリング：[View Current Resource Quota] 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のフィルタリング：[View Current Resource Quota Users] 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。

ジョブの詳細の表示: 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。 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します。

GPU 計算能力のヒートマップ (リアルタイム使用率)、リソースレベル、および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します。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 を使用してデータを表示し、アラートを設定し、メトリクスを購読する方法については、「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を、ステータス別の内訳とともに表示します。