A. kubectl stretch job --replicas=4

B. kubectl 자동 스케일링 배포 작업 --min=1 --max=10

C. kubectl scale job --replicas=4

D. kubectl scale job -r 4

A. 컴퓨팅 노드와 스토리지 시스템 간의 네트워크 대역폭을 증가시킵니다.

B. 데이터를 더 빠른 저장 장치(예: HDD에서 SSD로)로 마이그레이션합니다.

C. 데이터 로딩 및 전처리 파이프라인을 최적화하여 I/O 작업량을 줄입니다.

D. 학습에 사용되는 GPU 수를 줄입니다.

E. 데이터를 더욱 적극적으로 압축합니다.

A. 장애 조치 중 충돌을 방지하기 위해 두 노드에 서로 다른 영역 이름을 구성하십시오.

B. 활성 노드와 수동 노드 간의 세션 동기화를 위해 하트비트 네트워크를 사용합니다.

C. 이중화를 위해 두 노드 모두 서로 다른 방화벽 모델을 사용하도록 하십시오.

D. 필요할 때 세션 데이터를 전송하기 위한 수동 동기화 절차를 설정합니다.

A. 'nvidia-smi'를 활용하여 GPU 사용률을 모니터링하고 잠재적인 병목 현상을 파악하십시오.

B. 'top' 또는 'Shtop'과 같은 기본 시스템 유틸리티를 사용하여 데이터 파이프라인과 관련된 각 프로세스의 CPU 및 메모리 사용률을 모니터링하십시오.

C. 파이프라인의 CPU 집약적인 부분에서 각 단계의 실행 시간을 측정하기 위해 Python의 'timeit' 모듈을 사용합니다.

D. 각 CPU 단계 내에 간단한 로깅 문을 구현하여 시작 및 종료 시간을 기록하고, 실행 시간을 수동으로 계산할 수 있도록 합니다.

E. B, C 및 D.

A. 포드 반친화성.

B. 노드 선택기.

C. 위상 확산 제약 조건.

D. 자원 할당량.

E. 포드 우선순위.