最近更新时间:2025-01-08 17:17:45
工作空间是Serverless Spark的算力空间,它负责协调任务、团队成员、角色分配以及权限控制,所有的任务开发都需要在具体的工作空间内进行。在着手进行任务开发之前,必须先建立一个工作空间,确保您能够迅速启动并管理您的数据处理任务。
点击创建工作空间。
1. Spark作业不支持使用GPU资源,仅支持Ray作业使用GPU资源,您可以在提交Ray作业时灵活配置;
2. CPU算力为工作空间的基础算力,GPU算力为加速计算资源,为避免作业提交或运行失败,请勿创
建CPU资源上限为 0 的工作空间。
计费方式:目前支持按量付费(小时用量)和包年包月的计费方式。
按量付费:小时维度出账,延时六小时展示账单。比如12:00-01:00用量,将在07:00推送账单。
包年包月:包年包月是一种先付费后使用的计费方式,计费周期为用户购买的服务时长,一个计费周期的起点为开通或者续费的时间(精确到秒),终点为到期日(按照自然月计算)当天23:59:59。
数据中心:建议选择与您所在地相同的地域。
工作空间名称:长度限制为1-25个字符,仅支持大小写字母、数字、减号和下划线。
算力资源:KMR Serverless Spark为用户提供了两种算力资源:CPU算力和GPU算力,您可以按需选购。
CPU算力 | 地域 | 说明 |
---|---|---|
1CU = 1核CPU+4GiB内存 | 华北1(北京) | 该CU配置适用于普通的大数据计算、查询处理场景。 |
1CU = 1核CPU+8GiB内存 | 华北1(北京) | 该CU配置适用于对内存要求较高的数据清洗场景。 |
GPU算力 | 地域 | 说明 |
---|---|---|
T4 | 华北1(北京) | 适用于推理场景,及简单的训练场景。 |
V100 | 华北1(北京) | 高性能GPU,适用于深度学习的训练场景和推理场景。 |
资源上限:工作空间同时作业开发最大并发CU数量,默认为10000CU;同时作业开发最大并发GPU卡数量,默认为100卡,如需要更多,请联系我们。
弹性容量:当选择购买包年包月的CPU算力时,支持开启按量付费的弹性CPU算力资源。
3.点击立即购买。
4.完成订单支付。
工作空间创建后将默认分配至”默认项目组“,用户可通过资源管理对工作空间归属进行重新分配,具体操作详见移动资源。
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