研究用GPUリソースのダイナミックな管理プログラム
ハイパーボリックは、研究組織にユニークな閉ループリソース管理を提供します：
- フリータイム実現システムプラットフォームが提供するデーモンプログラムをインストールすることで、ローカルGPUの使用率が30%を下回ると、システムが自動的に共有プールに接続します。典型的なケースでは、夜間や週末にラボで平均$1.2/時間の追加利用が可能です。
- エラスティック・コンピューティング・エクステンションローカルGPUの負荷が85%を超えると、API経由でクラウドGPUリースが自動的に開始され、ハイブリッドコンピューティングパワーを形成することができます。プラットフォームが提供する負荷予測アルゴリズムは、15分前に拡張要求を開始し、タスクの待ち行列を回避することができます。
- 統合監視かんばん統合されたPrometheus+Grafanaモニタリングシステムは、ローカルおよびクラウドのGPU使用状況、温度、消費電力など20以上のメトリクスを同時に表示し、使用率のしきい値アラームの設定をサポートします。
推奨される実施方法：最初に簡単なルールを設定し（例えば、勤務時間中はリソース共有を無効にする）、1～2週間実行してデータを収集してから、スケジューリング戦略を最適化する。このプラットフォームには、典型的な分野（CV/NLPなど）用のプリセット設定テンプレートが用意されており、直接適用することができる。
この答えは記事から得たものである。ハイパーボリック：手頃なGPUアクセスとAI推論サービスを提供について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ラボのGPUリソースを最大限に活用するには？
