Red Hat Summit1장. OpenShift Container Platform의 AI 워크로드 개요
OpenShift Container Platform은 훈련, 추론 및 데이터 과학 워크플로우 전반에서 인공 지능(AI) 워크로드를 실행하기 위한 안전하고 확장 가능한 기반을 제공합니다.
1.1. AI 워크로드를 실행하기 위한 연산자
Operator를 사용하면 OpenShift Container Platform에서 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 워크로드를 실행할 수 있습니다. Operators를 사용하면 OpenShift Container Platform을 애플리케이션의 핵심 플랫폼으로 계속 사용하면서 특정 AI/ML 요구 사항을 충족하는 맞춤형 환경을 구축할 수 있습니다.
OpenShift Container Platform은 AI 워크로드를 실행하는 데 도움이 되는 여러 연산자를 제공합니다.
- Kueue의 Red Hat 빌드
Kueue의 Red Hat 빌드를 사용하면 구조화된 대기열과 우선순위를 제공하여 작업 부하가 공정하고 효율적으로 처리되도록 할 수 있습니다. 적절한 우선순위가 없다면 중요한 작업은 지연되고, 덜 중요한 작업은 리소스를 차지하게 될 수 있습니다.
자세한 내용은 "Kueue의 Red Hat 빌드 소개"를 참조하세요.
- 리더 작업자 세트 운영자
Leader Worker Set Operator를 사용하면 리더와 워커 프로세스 간의 동기화를 통해 대규모 AI 추론 워크로드를 여러 노드에서 안정적으로 실행할 수 있습니다. 적절한 조정이 없다면 대규모 훈련이 실패하거나 중단될 수 있습니다.
자세한 내용은 "리더 워커 세트 연산자 개요"를 참조하세요.
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