Использование ресурсов

При запуске задачи обучения с помощью Job.submit() с параметрами n_workers = 1 и n_gpus = 1 на кластере Christofari запускается Docker-контейнер со следующим количеством ресурсов:

  • 3 ядра процессора Dual Intel Xeon Platinum 8168

  • 93,75 Gb RAM

  • 1 Tesla V100 32 GB

Если указано n_workers = 1 и n_gpus = 2:

  • 2 х 3 = 6 ядер процессора Dual Intel Xeon Platinum 8168

  • 2 х 93,75 = 187,5 Gb RAM

  • 2 х 1 Tesla V100 32 GB

Соответственно, в случае, если указано n_workers = 1 и n_gpus = 16 — под задачу аллоцируется DGX-2 полностью:

  • 24 ядра процессора Dual Intel Xeon Platinum 8168

  • 1500 Gb RAM

  • 16 Tesla V100 32 GB

Важно

Если в коде обучения явно не указано использование GPU, то по умолчанию обучение будет производиться на CPU. Тарификация 1 CPU минута = 1 GPU-минута/3.