GitLab
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使用集成CI/CD的GPU支持runner增强ModelOps和HPC工作负载
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内容提要
本文是GitLab在DevSecOps平台中集成AI/ML的旅程系列之一，介绍了他们最近在GitLab.com上发布的第一个支持GPU的runner。GPU-enabled runners是为AI驱动的DevSecOps平台提供的专用计算资源，可加速ModelOps和HPC工作负载。使用GPU-enabled runners可以提高机器学习工作流程的效率，并改善科学模拟。
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关键要点
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GitLab在DevSecOps平台中集成AI/ML的旅程系列之一。
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最近发布了第一个支持GPU的runner，旨在加速ModelOps和HPC工作负载。
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GPU-enabled runners是为AI驱动的DevSecOps平台提供的专用计算资源。
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GitLab.com SaaS提供GCP n1-standard-4机器类型，配备1个NVIDIA T4。
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使用GPU-enabled runners的步骤包括创建项目、配置作业、选择Docker镜像和验证GPU工作。
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基本使用示例包括使用Python进行ModelOps和科学模拟。
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高级使用示例展示了如何使用自定义Docker镜像进行模型训练。
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集成GPU-enabled runners为ModelOps和HPC工作负载开辟了新的可能性。
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当前GitLab SaaS runners配置存在超时问题，未来将推出更强大的计算资源。
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鼓励用户分享使用GPU-enabled runners的体验。
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