A. CUDA 툴킷 버전 11.0을 설치하세요

B. 작업 디렉토리를 /app으로 설정

C. 현재 디렉토리의 모든 파일을 /app으로 복사합니다.

D. 'python app.py' 명령어를 실행하세요

E. requirements.txt 파일을 복사하고 파이썬 패키지를 설치하세요.

A. RAID 0 구성의 고용량 HDD 어레이

B. 임의 읽기/쓰기 작업에 최적화된 고성능 NVMe SSD RAID 어레이

C. 고가용성을 갖춘 저비용 객체 스토리지 서비스

D. 회전식 디스크를 사용하는 기존 파일 서버

E. 테이프 라이브러리.

A. 각 노드의 배터리를 방전시키고 드라이버를 업그레이드한 다음 노드의 연결을 해제하십시오.

B. 모든 노드의 드라이버를 동시에 업그레이드합니다.

C. 노드의 모든 파드를 삭제하고 드라이버를 업그레이드한 다음 파드를 다시 생성합니다.

D. 스크립트를 사용하여 단일 노드의 드라이버를 업그레이드한 다음 변경 사항을 다른 노드로 전파합니다.

E. Kubernetes DaemonSet을 사용하여 드라이버 설치 및 업데이트를 관리하고, 롤링 업데이트 전략을 보장합니다.

A. 모든 MIG 인스턴스에 동일한 메모리 및 컴퓨팅 할당량을 구성하여 리소스를 공정하게 분배합니다.

B. HPC 애플리케이션 전용으로 사용되는 단일 대형 MIG 인스턴스를 생성하여 컴퓨팅 용량을 극대화합니다.

C. HPC 애플리케이션의 특정 메모리 및 컴퓨팅 요구 사항에 맞춰 MIG 인스턴스를 생성하고, 과잉 프로비저닝 없이 필요한 리소스만 할당합니다. 남은 리소스는 다른 워크로드에 활용하십시오.

D. MIG를 비활성화하고 HPC 애플리케이션이 GPU 전체를 활용하여 최대 성능을 발휘하도록 합니다.

E. 여러 개의 작은 MIG 인스턴스를 생성하고 HPC 워크로드를 이러한 인스턴스에 분산합니다.

A. 배포를 이전 모델 버전으로 되돌립니다.

B. 영향을 받는 엣지 디바이스를 원격으로 재부팅합니다.

C. 함대 사령부의 모니터링 도구를 사용하여 과도하게 사용되는 특정 리소스를 식별한 다음 리소스 제한을 설정하여 모델 배포를 재구성하십시오.

D. 전체 함대에 대한 자원 할당량을 늘립니다.

E. 동일한 모델을 다시 배포하여 문제가 해결되는지 확인하십시오.