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GPU 実行環境の使用

1 month ago1 min read
クラウド
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お客様のジョブは、GPU 実行環境で実行できます。これには、特別なワークロード用の Nvidia GPU にアクセスするために、Windows マシンか Linux 仮想マシンのいずれかを使用します。

Linux GPU 実行環境を使うには、Machine Executor を使い、GPU 対応イメージを指定します。 Machine Executor イメージの全一覧は、 CircleCI Developer Hub または 設定のリファレンスを参照してください。

version: 2.1

jobs:
  build:
    machine:
      image: ubuntu-2004-cuda-11.4:202110-01
    steps:
      - run: nvidia-smi

Windows GPU 実行環境を使うには、Windows Orb を使って組み込み GPU Executor を指定するか、Machine Executor を使って Windows GPU 対応イメージを指定するかのいずれかにできます。 詳細は、 Orb レジストリのページを参照してください。また、利用できる Machine Executor イメージの詳細は、 Developer Hub を参照してください。

利用可能なリソースクラス

お客様のプロジェクトと要件に適したリソースクラスを指定します。 これらのオプションのクレジット消費量の詳細は、 リソースクラスの料金と各種プランのページを参照してください。

Linux GPU

version: 2.1

jobs:
  build:
    machine:
      image: ubuntu-2004-cuda-11.4:202110-01
    resource_class: gpu.nvidia.small
    steps:
      - run: nvidia-smi
クラスvCPURAMGPUGPU モデルGPU メモリ (GiB)ディスクサイズ (GiB)
gpu.nvidia.small4151NVIDIA Tesla P48300
gpu.nvidia.medium8301NVIDIA Tesla T416300
gpu.nvidia.large8301NVIDIA Tesla V10016300

: このリソースは、サポートチームによる確認が必要です。 ご利用の際は、 サポート チケットをオープンしてください。

Windows GPU

Windows の場合、現在 1 つのリソースクラスのオプションがあります。 これはデフォルトで使用されるため、お客様の設定で指定する必要はありません。

クラスvCPURAMGPUGPU モデルGPU メモリ (GiB)ディスクサイズ (GiB)
windows.gpu.nvidia.medium16601NVIDIA Tesla T416200

: このリソースは、サポートチームによる確認が必要です。 ご利用の際は、 サポートチケットをオープンしてください。

CircleCI Server v2.x の GPU

CircleCI Server v2.x をお使いの場合、GPU 対応マシンを使うように VM サービスを設定できます。 詳細は、 サーバー GPU Executor をご確認ください。


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