GPU と Dataflow
Dataflow で GPU を使用すると、ストリームまたはバッチデータ処理パイプラインで高速化のメリットを直接利用できます。Dataflow を使用すると、GPU へのデータ取得プロセスが簡素化され、データの局所性を活用できます。ホスト プロビジョニング、自動スケーリング、フォールト トレランスなど、フルマネージドの Dataflow システムのすべてのメリットも活用できます。
GPU を使用して Dataflow ジョブを実行する
このチュートリアルの手順に沿って、カスタム コンテナ イメージを作成し、GPU を使用する Dataflow パイプラインを実行する方法について確認します。
GPU を使用するシンプルな PyTorch パイプラインを実行する
このチュートリアルの手順に沿って PyTorch パイプラインを作成し、GPU を使用する Dataflow で実行します。
NVIDIA L4 GPU を使用してパイプラインを実行する
L4 GPU タイプは、ML 推論パイプラインの実行に役立ちます。
GPU を使用したシンプルな TensorFlow パイプラインを実行する
このチュートリアルの手順に沿って、TensorFlow パイプラインを作成し、GPU を使用する Dataflow で実行します。
リソース
デベロッパー向けのベスト プラクティス
GPU を使用してパイプラインをビルドするためのデベロッパー ワークフローの例をご覧ください。
Right Fitting
バッチジョブで Right Fitting を使用して、ワーカー リソースをカスタマイズし、コストを削減します。
GPU を使用するジョブのトラブルシューティング
GPU を使用する Dataflow ジョブの実行で問題が発生した場合は、次の手順でトラブルシューティングを実施してください。