A. 컨테이너의 생명주기 관리(생성, 시작, 중지, 삭제).

B. Kubernetes가 다양한 컨테이너 런타임(예: Docker, containerd)과 상호 작용할 수 있는 표준 인터페이스를 제공합니다.

C. 쿠버네티스 클러스터 내 컨테이너의 네트워킹을 처리합니다.

D. 리소스 가용성에 따라 노드에 파드를 스케줄링합니다.

E. 컨테이너 이미지를 저장 시 및 전송 시 암호화합니다.

A. 작업이 메모리 제한을 초과했습니다.

B. 보장 할당량이 더 높고 우선순위가 더 높은 다른 작업에 자원이 필요합니다.

C. 작업이 실행 중인 노드가 유지보수를 위해 드레인되고 있습니다.

D. 해당 작업은 구형 CUDA 드라이버 버전을 사용하고 있습니다.

E. 우선순위가 더 높은 작업이 리소스를 요청하고 있으며 해당 큐에 대해 선점 기능이 활성화되었습니다.

A. 'ethtoor'를 사용하여 GPU 간 네트워크 대역폭 사용률을 모니터링합니다.

B. 'nvidia-smi' 명령어를 사용하여 GPU 사용률과 메모리 사용량을 확인하고 GPU 간의 잠재적인 불균형을 파악하십시오.

C. 시스템 로그(C/var/log/syslog 또는 유사한 경로)를 검토하여 네트워크 또는 GPU 통신과 관련된 오류 메시지가 있는지 확인하십시오.

D. 'perf'를 사용하여 PyTorch 프로세스의 CPU 사용량을 프로파일링하세요.

E. 디스크 1/0의 활동을 확인하려면 'iostat'을 실행하세요. 디스크 1/0이 지연의 원인일 수 있습니다.

A. 입력 비디오 스트림의 해상도 또는 프레임 속도를 줄입니다.

B. GPU 가속(예: TensorRT)을 사용하여 파이프라인에서 계산 집약적인 단계를 최적화합니다.

C. 여러 단계를 병렬로 실행할 수 있도록 비동기 처리를 구현합니다.

D. 처리 지연을 고려하여 비디오 프레임의 버퍼 크기를 늘립니다.

E. 위의 모든 항목.

A. 기존 Run.ai 배포를 삭제하고 새 버전을 처음부터 다시 설치하십시오.

B. Run.ai 배포 YAML 파일을 직접 편집하고 변경 사항을 적용합니다.

C. 특정 업그레이드 경로는 일반적으로 Helm 또는 kubectl apply를 사용한 롤링 업데이트 절차를 포함하는 Run.ai 공식 문서를 참조하십시오.

D. Run.ai를 업그레이드하기 전에 Kubernetes 클러스터 자체를 업그레이드하십시오.

E. 클러스터 내의 모든 Run.ai Pod를 재시작하기만 하면 됩니다.