이 부분은 프레임웍에 따라 조금씩 다르기는 하지만 많은 변경이 필요없이 사용가능합니다. 예를 들어 PyTorch의 경우는 cpu와 gpu에 대한 구분 정도만 지정을 하면 코드나 모델을 재사용할 수 있습니다
[질문] 나승주 상무님께서 scalar, vector, matrix의 개념을 설명해주셔서 CPU로 처리하는 것이 적합한 작업을 GPU로 처리하지 않고 CPU로 처리하는 것이 중요함을 다시 한 번 상기할 수 있었습니다. 그런데, PyTorch를 사용하는 작업들은 모두 CPU보다는 GPU로 처리하는 것이 더 유리하다고 생각하고 있었는데 이 내용이 혹시 사실과 다르다고 보시는지에 대해 의견을 주시면 고맙겠습니다. 유사하게 Tensorflow와 Keras를 사용하는 작업들 중에도 GPU보다 CPU로 처리하는 것이 더 유리한 작업이 있다고 보시는지도 궁금합니다.
클러스터 구성시 VM당 공유볼륨에 대해 iscsi ip를 설정해야하는데요, 해당 ip설정시 CVM IP와 동일한대역을 써야만 원활한 통신이 되던데요.. CVM과 다른대역으로 공유볼륨ip를 설정했을때는 패킷손실이 났었습니다. 이점은 개선이 되었나요?
이 부분은 네트워크 구성을 어떻게 하엿는지 확인이 필요합니다.
뉴타닉스내에 여러 ip대역이 구성되어 있습니다. (vlan)
vlan 이 아닌, 물리적인 구성, 즉 라우팅등을 확인할 필요가 있습니다. 정확한 구성및 설정에 대한 정보가 없이는 회신을 드리기 힘듭니다. 저희 기술지원팀에 문의해 보셨는지요??
[질문] Intel CPU, NVIDIA GPU와의 호환성 Issue에 대해서 문의드립니다! 완벽한 호환이 가능할까요? 혹, 향후 호환성 계획이 있는지 문의드립니다.