第1章 OpenShift Container Platform 上の AI ワークロードの概要

Red Hat build of Kueue を使用すると、構造化されたキューと優先順位付けにより、ワークロードを公平かつ効率的に処理できます。適切な優先順位付けを行わないと、重要度の低いジョブがリソースを占有し、重要なジョブが遅延する可能性があります。

詳細は、「Red Hat build of Kueue の概要」を参照してください。

Leader Worker Set Operator を使用すると、リーダープロセスとワーカープロセス間の同期により、大規模な AI 推論ワークロードを複数のノードにまたがって安定して実行できるようになります。適切な連携がなければ、大規模なトレーニングの実行が失敗したり停止したりする可能性があります。

詳細は、「Leader Worker Set Operator の概要」を参照してください。