Uso de GPU
Para trabajar con GPU en Data Science, el arrendamiento necesita un límite para esa unidad y la unidad debe estar disponible en la región en la que desea utilizarla.
El límite de servicio no es el mismo que la capacidad de la unidad. El límite de GPU de Data Science es el número máximo de GPU que puede utilizar su arrendamiento si la unidad está disponible. Si todas las unidades de la región están en uso, puede que reciba un error de falta de capacidad incluso si tiene un límite de Data Science.
Solicitud de una GPU
Uso de la capacidad de GPU reservada
Por el momento, no se pueden aceptar las reservas de capacidad A10 y las reservas de capacidad A100 solo se pueden aceptar en determinadas regiones.
Después de transferir la GPU reservada a Data Science, Data Science comienza a facturar la unidad de GPU tanto si se utiliza la GPU como si no.
Consejos para usar GPU con acciones rápidas de IA
Si ha aumentado el límite de servicio en Data Science para utilizar una unidad de GPU específica para el despliegue de modelos o el ajuste fino en acciones rápidas de IA, no cree una sesión de bloc de notas con esa unidad para acceder a acciones rápidas de IA. Si lo hace, la GPU para la sesión de bloc de notas se cuenta para el límite de servicio, por lo que la unidad no se puede utilizar para el despliegue de modelos ni para el ajuste fino. Seleccione una unidad diferente (CPU o GPU) para crear un bloc de notas para acceder a AI Quick Actions.
Solución de problemas
Si tiene algún problema con el uso de GPU, consulte la sección de solución de problemas de GPU para obtener ayuda.