Configurare l'istanza di processo per eseguire lo script dell'algoritmo - Amazon Braket

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Configurare l'istanza di processo per eseguire lo script dell'algoritmo

A seconda dell'algoritmo, potresti avere requisiti diversi. Per impostazione predefinita,Amazon Braketesegue il tuo script algoritmo su unml.m5.largeistanza. Tuttavia, è possibile personalizzare questo tipo di istanza quando si crea un processo utilizzando l'argomento di importazione e configurazione seguente.

from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge"), # Use NVIDIA Tesla V100 instance with 4 GPUs. ... ),

Se stai eseguendo una simulazione incorporata e hai specificato un dispositivo locale nella configurazione del dispositivo, sarai in grado di richiedere più di un'istanza nel InstanceConfig specificando InstanceCount e impostandolo >1. Il limite superiore è 5. Ad esempio, è possibile scegliere 3 istanze come segue:

from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA Tesla V100 ... ),

Quando utilizzi più istanze, considera la possibilità di distribuire il lavoro utilizzando la funzione parallel dei dati. Per ulteriori dettagli su come vedere, consulta il seguente quaderno di esempioQuesto esempio di Braket.

Nelle tre tabelle seguenti sono elencati i tipi di istanza e le specifiche disponibili per le istanze di calcolo standard, ottimizzate per il calcolo e accelerate.

Istanze standard VPCU Memory (Memoria)

ml.m5.large (predefinito)

2

8 GiB

ml.m5.xlarge

4

16 GiB

ml.m5.2xlarge

8

32 GiB

ml.m5.4xlarge

16

64 GiB

ml.m5.12xlarge

48

192 GiB

ml.m5.24xlarge

96

384 GiB

ml.m4.xlarge

4

16 GiB

ml.m4.2xlarge

8

32 GiB

ml.m4.4xlarge

16

64 GiB

ml.m4.10xlarge

40

256 GiB

Istanze a calcolo ottimizzato VPCU Memory (Memoria)

ml.c4.xlarge

4

7,5 GiB

ml.c4.2xlarge

8

15 GiB

ml.c4.4xlarge

16

30 GiB

ml.c4.8xlarge

36

192 GiB

ml.c5.xlarge

4

8 GiB

ml.c5.2xlarge

8

16 GiB

ml.c5.4xlarge

16

32 GiB

ml.c5.9xlarge

36

72 GiB

ml.c5.18xlarge

72

144 GiB

ml.c5n.xlarge

4

10.5 GiB

ml.c5n.2xlarge

8

21 GiB

ml.c5n.4xlarge

16

42 GiB

ml.c5n.9xlarge

36

96 GiB

ml.c5n.18xlarge

72

192 GiB

Istanze di elaborazione accelerata VPCU Memory (Memoria)

ml.p2.xlarge

4

61 GiB

ml.p2.8xlarge

32

488 GiB

ml.p2.16xlarge

64

732 GiB

ml.p3.2xlarge

8

61 GiB

ml.p3.8xlarge

32

244 GiB

ml.p3.16xlarge

64

488 GiB

ml.g4dn.xlarge

4

16 GiB

ml.g4dn.2xlarge

8

32 GiB

ml.g4dn.4xlarge

16

64 GiB

ml.g4dn.8xlarge

32

128 GiB

ml.g4dn.12xlarge

48

192 GiB

ml.g4dn.16xlarge

64

256 GiB

Nota

Le istanze p3 non sono disponibili in us-west-1. Se il lavoro non è in grado di eseguire il provisioning della capacità di elaborazione ML richiesta, utilizzare un'altra regione.

Ogni istanza utilizza una configurazione predefinita dell'archiviazione dati (SSD) di 30 GB. Ma è possibile regolare lo storage nello stesso modo in cui si configura l'instanceType. L'esempio seguente mostra come aumentare l'archiviazione totale a 50 GB.

from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig( instanceType="ml.p3.8xlarge", volumeSizeInGb=50, ), ... ),