GPU 集群
GPU 集群¶
许多云提供商都提供 GPU 服务，因此可以使用 Dask Cloudprovider 启动启用 GPU 的 Dask 集群。
每个集群管理器处理此问题的方式不同，但通常您需要配置以下设置
配置硬件以包含 GPU。这可以通过更改硬件类型或添加加速器来实现。
确保操作系统/Docker 镜像包含 NVIDIA 驱动程序。对于 Docker 镜像，建议使用 [RAPIDS 镜像]。
将
worker_module配置选项设置为dask_cuda.cli.dask_cuda_worker，或将worker_command选项设置为dask-cuda-worker。
在下面的 AWS dask_cloudprovider.aws.EC2Cluster 示例中，我们将 ami 设置为包含 NVIDIA 驱动程序的深度学习 AMI，将 docker_image 设置为 RAPIDS，将 instance_type 设置为具有一块 NVIDIA Tesla V100 的 p3.2xlarge，并将 worker_module 设置为 dask_cuda.cli.dask_cuda_worker。
>>> cluster = EC2Cluster(ami="ami-0c7c7d78f752f8f17", # Example Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04)
docker_image="rapidsai/rapidsai:cuda10.1-runtime-ubuntu18.04",
instance_type="p3.2xlarge",
worker_module="dask_cuda.cli.dask_cuda_worker",
bootstrap=False,
filesystem_size=120)
有关如何启动 GPU 集群的信息，请参阅每个集群管理器的示例部分。