GPU 実行環境の使用
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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 設定ファイル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 | vCPU | RAM | GPU | GPU モデル | GPU メモリ (GiB) | ディスクサイズ (GiB) |
---|---|---|---|---|---|---|
gpu.nvidia.small | 4 | 15 | 1 | NVIDIA Tesla P4 | 8 | 300 |
gpu.nvidia.medium | 8 | 30 | 1 | NVIDIA Tesla T4 | 16 | 300 |
gpu.nvidia.large | 8 | 30 | 1 | NVIDIA Tesla V100 | 16 | 300 |
注: 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 | vCPU | RAM | GPU | GPU モデル | GPU メモリ (GiB) | ディスクサイズ (GiB) |
---|---|---|---|---|---|---|
windows.gpu.nvidia.medium | 16 | 60 | 1 | NVIDIA Tesla T4 | 16 | 200 |
注: 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。
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