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Chapter 7. Creating a hardware profile for LAB-tuning


Configure a GPU hardware profile in OpenShift AI that users can select when launching a LAB-tuning run.

A GPU hardware profile is required to run LAB-tuning workloads in OpenShift AI. LAB-tuning uses distributed training that must be scheduled on nodes with GPU resources. A GPU hardware profile allows users to target specific GPU-enabled worker nodes when launching pipelines, ensuring that training workloads run on compatible hardware.

Prerequisites

  • You are logged in to OpenShift AI as a user with administrator privileges.
  • The relevant hardware is installed and you have confirmed that it is detected in your environment.

Procedure

  1. Follow the steps described in Creating a hardware profile to create a LAB-tuning hardware profile, adapting the following configurations to your specific cluster setup:

    Expand
    SettingValue

    CPU: Default

    4 Cores

    CPU: Minimum allowed

    2 Cores

    CPU: Maximum allowed

    4 Cores

    Memory: Maximum allowed

    250 GiB or more

    Resource label

    nvidia.com/gpu

    Resource identifier

    nvidia.com/gpu

    Resource type

    Accelerator

    Node selector key (optional)

    node.kubernetes.io/instance-type

    Node selector value

    a2-ultragpu-2g

    Toleration operator (optional)

    Exists

    Toleration key

    nvidia.com/gpu

    Toleration effect

    NoSchedule

  2. Ensure that the new hardware profile is available for use with a checkmark in the Enable column.
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