A. 넷큐

B. 함대 사령부

C. 매그넘 IO

D. 기지 명령 관리자

A. bcm_config.yaml

B. bcm.conf

C. cluster_config.json

D. nvidia bcm.ini

E. base_command.config

A. 프로비저닝 후 각 노드에 드라이버와 런타임을 수동으로 설치하십시오.

B. 드라이버와 런타임이 사전 설치된 사용자 지정 OS 이미지를 생성하고 해당 이미지를 프로비저닝에 사용합니다.

C. Kubernetes DaemonSet을 사용하여 클러스터에 참여한 각 노드에 드라이버와 런타임을 설치합니다.

D. BCM이 드라이버와 런타임을 설치하는 사후 프로비저닝 스크립트를 실행하도록 구성합니다.

E. 운영체제 부팅 후 NVIDIA 자동 드라이버 설치 도구를 사용하십시오.

A. 추론 서비스의 복제본 수를 늘려 학습 작업보다 항상 더 많은 리소스를 확보하도록 합니다.

B. 추론 서비스를 위한 별도의 네임스페이스를 설정하고 다른 네임스페이스의 리소스 사용량을 제한합니다.

C. 메모리 사용량을 기반으로 하는 수평형 Pod 자동 확장(HPA)을 사용하여 피크 시간대에 추론 서비스를 확장합니다.

D. 추론 워크로드에 학습 작업보다 더 높은 우선순위와 리소스 보장을 할당하기 위해 ResourceQuotas 및 PriorityClasses를 구현합니다.

A. 용량만 고려하세요. 성능 최적화는 나중에 할 수 있습니다.

B. 테라바이트당 가능한 최저 비용에만 집중하십시오.

C. 성능(IOPS, 처리량), 용량, 확장성 및 비용의 균형을 고려하십시오.

D. 비용이나 적합성에 관계없이 항상 최신 기술을 선택하십시오.

E. 장기적인 데이터 증가 예측은 무시하세요.