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サポート対象の製品とハードウェア設定

Red Hat AI Inference Server 3.0

Red Hat AI Inference Server のデプロイでサポート対象のハードウェアおよびソフトウェア設定

Red Hat AI Documentation Team

概要

Red Hat AI Inference Server でサポートされているハードウェアおよびソフトウェア設定を説明します。

はじめに
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このドキュメントでは、Red Hat AI Inference Server を実稼働環境での実行に使用できる、サポート対象のハードウェア、ソフトウェア、および配信プラットフォームを説明します。

重要

テクノロジープレビュー と 開発者プレビュー 機能は、新機能候補への早期アクセスとして提供されます。

テクノロジープレビューまたは開発者プレビュー機能は、実稼働ワークロードではサポートされておらず、推奨もされません。

第1章 製品とバージョンの互換性
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次の表は、Red Hat AI Inference Server 3.0 でサポートされている製品バージョンを示しています。

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表1.1 製品とバージョンの互換性
製品サポート対象バージョン

Red Hat AI Inference Server

3.0

vLLM core

0.8.4

LLM Compressor

0.5.1 テクノロジープレビュー

第2章 サポート対象の AI アクセラレーター
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次の表は、Red Hat AI Inference Server 3.0 でサポートされている AI アクセラレーターのリストです。

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表2.1 サポート対象の NVIDIA AI アクセラレーター
コンテナーイメージvLLM リリースAI アクセラレーター要件vLLM アーキテクチャーのサポートLLM Compressor のサポート

rhaiis/vllm‑cuda-rhel9

vLLM 0.8.4

  • Turing
  • Ampere
  • Ada
  • Hopper
  • x86
  • Aarch64 開発者プレビュー

x86 テクノロジープレビュー

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表2.2 サポート対象の AMD AI アクセラレーター
コンテナーイメージvLLM リリースAI アクセラレーター要件vLLM アーキテクチャーのサポートLLM Compressor のサポート

rhaiis/vllm‑rocm-rhel9

vLLM 0.8.4

  • AMD Instinct MI210
  • AMD Instinct MI300X

x86

x86 テクノロジープレビュー

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表2.3 サポート対象の Google TPU AI アクセラレーター
コンテナーイメージvLLM リリースAI アクセラレーター要件vLLM アーキテクチャーのサポートLLM Compressor のサポート

rhaiis/vllm‑xla-rhel9

vLLM 0.8.5

Google TPU v6e

PyTorch/XLA 2.8.0

x86 開発者プレビュー

サポート対象外

第3章 サポートされるデプロイメント環境
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Red Hat AI Inference Server では次のデプロイメント環境がサポートされています。

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表3.1 Red Hat AI Inference Server がサポートするデプロイメント環境
環境サポート対象バージョンデプロイメントノート

OpenShift Container Platform (セルフマネージド)

4.14 – 4.18

ベアメタルホストまたは仮想マシンにデプロイします。

Red Hat OpenShift Service on AWS (ROSA)

4.14 – 4.18

GPU 対応の P5 または G5 ノードタイプを備えた ROSA STS クラスター が必要です。

Red Hat Enterprise Linux (RHEL)

9.2 – 10.0

ベアメタルホストまたは仮想マシンにデプロイします。

Linux (RHEL ではない)

-

ベアメタルホストまたは仮想マシンにデプロイされたサードパーティーポリシーの下でサポートされます。OpenShift Container Platform Operator は必要ありません。

Kubernetes (OpenShift Container Platform ではない)

-

ベアメタルホストまたは仮想マシンにデプロイされたサードパーティーポリシーの下でサポートされます。

注記

Red Hat AI Inference Server は、コンテナーイメージとしてのみ利用できます。ホストオペレーティングシステムとカーネルは、必要なアクセラレータードライバーをサポートしている必要があります。詳細は、サポート対象の AI アクセラレーター を参照してください。

第4章 GPU デプロイメントにおける OpenShift Container Platform ソフトウェアの前提条件
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次の表は、GPU デプロイメントにおける OpenShift Container Platform ソフトウェアの前提条件を示しています。

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表4.1 GPU デプロイメントのソフトウェア前提条件
コンポーネント最小バージョン演算子

NVIDIA GPU Operator

24.3

NVIDIA GPU Operator OLM Operator

AMD GPU Operator

6.2

AMD GPU Operator OLM Operator

Node Feature Discovery [1]

4.14

Node Feature Discovery Operator

[1] OpenShift Container Platform にはデフォルトで含まれています。NUMA 対応ワークロードをスケジュールする には、Node Feature Discovery が必要です。

第5章 ライフサイクルおよび更新ポリシー
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セキュリティーおよび重大なバグ修正は、registry.access.redhat.com/rhaiis コンテナーレジストリーから入手可能なコンテナーイメージとして提供され、RHSA アドバイザリーで発表されます。詳細は、catalog.redhat.com の RHAIIS コンテナーイメージ を参照してください。

法律上の通知
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