绑定多个EAIS实例

前提条件

• 已创建一个ECS实例。具体操作，请参见实例创建方式介绍。

• 已创建多个EAIS实例，且待绑定的EAIS实例的状态为可绑定。具体操作，请参见创建EAIS实例。

背景信息

一个ECS支持绑定多个EAIS实例，且绑定的多个EAIS实例之间无规格限制。您可以通过购买多个EAIS实例的方式来提供GPU能力，满足您的业务需求。通过该方式，您只需要购买一个ECS实例，并且当您不需要EAIS实例时还可以前往EAIS控制台解绑并释放EAIS实例，将会大大降低您的使用成本。

当您在ECS实例上绑定了多个EAIS实例时，ECS实例将会自动为EAIS实例分配编号。您可以通过在ECS实例上指定EAIS实例编号的方式，指定使用某个EAIS实例来运行进程，具体操作，请参见使用EAIS进行PyTorch模型推理或训练。EAIS实例的编号说明如下：

• EAIS实例的编号与您绑定的EAIS实例的创建时间有关。在当前已绑定的EAIS实例中，以EAIS实例的创建时间进行排序，最早创建的EAIS实例编号为0，依次往后编号。

• EAIS实例的编号不是固定的，EAIS编号可能会随新增绑定EAIS实例或解绑EAIS实例动态的进行调整。

  • 新增绑定EAIS实例：

    编号为0的EAIS实例一定是当前已绑定的EAIS实例中创建时间最早的，如果新增绑定了更早的EAIS实例，则当前编号为0的EAIS实例编号将会从0变为1，而新增绑定的EAIS实例编号将被分配为0，其余EAIS实例的编号自动往后编号，以此类推。

  • 解绑EAIS实例：

    解绑EAIS实例后，剩下的EAIS实例将会按照当前EAIS实例的创建时间重新进行排序，创建时间最早的EAIS编号为0，依次往后编号。

以在同一天创建了3个名称分别为eais_a（上午9点创建）、eais_b（上午10点创建）和eais_c（下午1点创建）的EAIS实例，然后执行绑定EAIS实例至ECS实例和从ECS实例上解绑EAIS实例操作为例，EAIS实例编号变化如图所示。

使用限制

• 仅使用PyTorch模型时，支持在一个ECS上绑定多个EAIS实例，且最多可以绑定256个EAIS实例。

  说明

  EAIS实例绑定至ECS实例后，该ECS实例仅支持资源配置变更，具体操作，请参见按量付费实例变配规格和按量付费实例修改带宽。

• 在ECS实例上，支持不同进程使用不同的EAIS实例或多个进程同时使用一个EAIS实例，但不支持一个进程同时使用多个EAIS实例。

操作步骤

步骤一：绑定EAIS实例至ECS实例

1. 登录EAIS控制台。

2. 在弹性加速计算实例 EAIS页面左上角选择创建的实例所在地域。

3. 在实例列表中，选择需要绑定ECS实例的EAIS实例，单击操作列下的绑定。

4. 在弹出的对话框中，选择待绑定的目标ECS实例。

5. 单击确定。

   EAIS实例列表每15秒自动刷新，当实例状态由绑定中变为已绑定时，表示实例绑定成功。

6. 重复执行步骤1~5，直至您的EAIS实例绑定完毕。

步骤二：启动EAIS实例

使用EAIS控制台或调用CreateEaisEi创建的EAIS实例必须要启动后，才能在ECS实例上查看EAIS实例的信息。具体操作，请参见启动EAIS实例或StartEaisEi。

后续步骤

当您将EAIS实例绑定至ECS实例后，您可以在ECS实例上查看EAIS实例的信息，然后根据PyTorch官方提供的指定gpu id的方式来使用进行PyTorch模型推理或训练，具体操作如下：

1. 在ECS实例上查看EAIS实例信息。

   1. 远程登录ECS实例，并搭建好EAIS运行环境。

      具体操作，请参见使用EAIS推理PyTorch模型（Python）、使用EAIS推理PyTorch模型（C++）或使用EAIS训练PyTorch模型。

   2. 执行如下命令，获取所有绑定到ECS实例上的EAIS实例信息。

      eais_smi

      可以查看EAIS实例规格、EAIS GPU使用率等，以成功绑定了一个eais.ei-a6.2xlarge和一个eais.ei-a6.4xlarge规格的EAIS实例为例，回显如下。

2. 使用EAIS进行PyTorch模型推理或训练。

   当您绑定了多个EAIS至一个ECS实例上，如果您想使用已绑定的多个EAIS实例中的某一实例，您可以参考PyTorch官方提供的指定gpu id的方式来使用EAIS。假设您希望使用编号为1，即第二个绑定的EAIS实例来处理您的GPU任务，您可以按如下方式指定EAIS实例：

   • 假设您运行您的业务程序的命令为python3 test.py，则您可以通过如下2种方法来指定EAIS实例：

     • 方法一：添加一个环境变量来指定使用的EAIS实例。

       CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python3 test.py

     • 方法二：在您的test.py脚本首行，新增如下代码：

       import os
       os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
       

   • 如果您是使用Docker来运行您的业务程序，则您可以在启动Docker时，添加一个环境变量来指定使用的EAIS实例，示例如下：

     docker run -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=1