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알고리즘 스크립트를 실행하도록 하이브리드 작업 인스턴스를 구성합니다.
알고리즘에 따라 요구 사항이 다를 수 있습니다. 기본적으로 Amazon Braket은 ml.m5.large 인스턴스에서 알고리즘 스크립트를 실행합니다. 하지만 다음 가져오기 및 구성 인수를 사용하여 하이브리드 작업을 생성할 때 이 인스턴스 유형을 사용자 지정할 수 있습니다.
from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge"), # Use NVIDIA Tesla V100 instance with 4 GPUs. ... ),
임베디드 시뮬레이션을 실행 중이고 장치 구성에서 로컬 장치를 지정한 경우 를 지정하고 둘 이상으로 설정하여 에서 두 개 이상의 인스턴스를 추가로 요청할 수 있습니다. InstanceConfig instanceCount 상한은 5입니다. 예를 들어 다음과 같이 인스턴스 3개를 선택할 수 있습니다.
from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.p3.8xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA Tesla V100 ... ),
여러 인스턴스를 사용하는 경우 data parallel 기능을 사용하여 하이브리드 작업을 배포해 보세요. 이 Braket 예제를 보는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 예제 노트북을 참조하십시오.
다음 세 표에는 표준, 컴퓨팅 최적화 및 가속화된 컴퓨팅 인스턴스에 사용할 수 있는 인스턴스 유형과 사양이 나와 있습니다.
| 표준 인스턴스 | v CPU | 메모리 |
|---|---|---|
|
ml.m5.large (기본값) |
2 |
8GiB |
|
ml.m5.xlarge |
4 |
16GiB |
|
ml.m5.2xlarge |
8 |
32GiB |
|
ml.m5.4xlarge |
16 |
64GiB |
|
ml.m5.12xlarge |
48 |
192GiB |
|
ml.m5.24xlarge |
96 |
384 GiB |
|
ml.m4.xlarge |
4 |
16GiB |
|
ml.m4.2xlarge |
8 |
32GiB |
|
ml.m4.4xlarge |
16 |
64GiB |
|
ml.m4.10xlarge |
40 |
256GiB |
| 컴퓨팅 최적화 인스턴스 | v CPU | 메모리 |
|---|---|---|
|
ml.c4.xlarge |
4 |
7.5GiB |
|
ml.c4.2xlarge |
8 |
15GiB |
|
ml.c4.4xlarge |
16 |
30 기가비트 |
|
ml.c4.8xlarge |
36 |
192GiB |
|
ml.c5.xlarge |
4 |
8GiB |
|
ml.c5.2xlarge |
8 |
16GiB |
|
ml.c5.4xlarge |
16 |
32GiB |
|
ml.c5.9xlarge |
36 |
72 기가비트 |
|
ml.c5.18xlarge |
72 |
144 기가바이트 |
|
ml.c5n.xlarge |
4 |
10.5 GiB |
|
ml.c5n.2xlarge |
8 |
21 GiB |
|
ml.c5n.4xlarge |
16 |
42기가바이트 |
|
ml.c5n.9xlarge |
36 |
96GiB |
|
ml.c5n.18 xLarge |
72 |
192GiB |
| 액셀러레이티드 컴퓨팅 인스턴스 | v. CPU | 메모리 |
|---|---|---|
|
ml.p2.xlarge |
4 |
61GiB |
|
ml.p2.8xlarge |
32 |
488GiB |
|
ml.p2.16xlarge |
64 |
732GiB |
|
ml.p3.2xlarge |
8 |
61GiB |
|
ml.p3.8xlarge |
32 |
244GiB |
|
ml.p3.16xlarge |
64 |
488GiB |
|
ml.g4dn.xlarge |
4 |
16GiB |
|
ml.g4dn.2xlarge |
8 |
32GiB |
|
ml.g4dn.4xlarge |
16 |
64GiB |
|
ml.g4dn.8xlarge |
32 |
128GiB |
|
ml.g4dn.12xlarge |
48 |
192GiB |
|
ml.g4dn.16xlarge |
64 |
256GiB |
참고
us-west-1에서는 p3 인스턴스를 사용할 수 없습니다. 하이브리드 작업에서 요청된 ML 컴퓨팅 파워를 프로비저닝할 수 없는 경우 다른 지역을 사용하세요.
각 인스턴스는 30GB의 기본 데이터 스토리지 (SSD) 구성을 사용합니다. 하지만 구성한 것과 같은 방식으로 스토리지를 조정할 수 instanceType 있습니다. 다음 예제는 총 스토리지를 50GB로 늘리는 방법을 보여줍니다.
from braket.jobs.config import InstanceConfig job = AwsQuantumJob.create( ... instance_config=InstanceConfig( instanceType="ml.p3.8xlarge", volumeSizeInGb=50, ), ... ),
