配置混合作业实例以运行算法脚本 - Amazon Braket

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

配置混合作业实例以运行算法脚本

根据您的算法，您可能有不同的要求。默认情况下，Amazon Braket 会在实例上运行您的算法脚本。ml.m5.large但是，在创建混合作业时，您可以使用以下导入和配置参数自定义此实例类型。

from braket.jobs.config import InstanceConfig

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

如果您正在运行嵌入式仿真并在设备配置中指定了本地设备，则还可以 InstanceConfig 通过指定 instanceCount 并将其设置为大于一个来请求多个实例。上限为 5。例如，您可以按如下方式选择 3 个实例。

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

当您使用多个实例时，请考虑使用数据 parallel 功能分配混合作业。有关如何查看此 Bra ket 示例的更多详细信息，请参阅以下示例笔记本。

以下三个表格列出了标准实例、计算优化型实例和加速计算实例的可用实例类型和规格。

注意

要查看混合任务的默认经典计算实例配额，请参阅此页面。

标准实例 v CPU 内存

ml.m5.large（默认）

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
计算优化型实例 v CPU 内存

ml.c4.xlarge

4

7.5 GiB

ml.c4.2xlarge

8

15GiB

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
加速计算实例 v CPU 内存

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
注意

p3 实例在 us-west-1 中不可用。如果您的混合任务无法预置请求的 ML 计算容量，请使用其他区域。

每个实例使用 30 GB 的数据存储的默认配置 (SSD)。但是，您可以按照与配置相同的方式调整存储instanceType。以下示例说明如何将总存储空间增加到 50 GB。

from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(
        instanceType="ml.p3.8xlarge",
        volumeSizeInGb=50,
    ),
    ...
    ),