watsonx.ai Studio에서 활성 환경 런타임이 소비하는 CUH(용량 단위 시간)를 사용하여 컴퓨팅 사용량을 측정하는 방법에 대해 알아보세요. watsonx.ai Studio 플랜은 사용한 리소스에 대한 월별 요금 청구 방식을 관리합니다.
| 기능 | Lite | Professional | Standard(레거시) | Enterprise(레거시) |
|---|---|---|---|---|
| 처리 사용량 | 월 10 CUH |
제한 없는 CUH 월 사용량에 대해 청구됨 |
월 10 CUH ' ' + 추가 비용 지불 |
5000 CUH(매월) + 추가 지불 |
노트북의 시간당 용량 단위
| 용량 유형 | 언어 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|
| vCPU 1개 및 4GB RAM | Python R |
0.5 |
| vCPU 2개 및 8GB RAM | Python R |
1 |
| vCPU 4개 및 16GB RAM | Python R |
2 |
| vCPU 8개 및 32GB RAM | Python R |
4 |
| vCPU 16개 및 64GB RAM | Python R |
8 |
| 드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM | Python ' 사용한 Spark Spark with R |
추가 실행자당 1 CUH는 0.5입니다. |
| 드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 2개 및 8GB RAM | Python ' 사용한 Spark Spark with R |
추가 실행자당 1.5 CUH는 1입니다. |
| 드라이버: vCPU 2개 및 8GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM | Python ' 사용한 Spark Spark with R |
추가 실행자당 1.5 CUH는 0.5입니다. |
| 드라이버: vCPU 2개 및 8GB RAM, 1개의 실행자: vCPU 2개 및 8GB RAM | Python ' 사용한 Spark Spark with R |
추가 실행자당 2 CUH는 1입니다. |
| 드라이버: 3 vCPU 및 12GB RAM; 실행기 1개: 3 vCPU 및 12GB RAM; | Python ' 사용한 Spark Spark with R |
추가 실행자당 2 CUH는 1입니다. |
사용되는 시간당 용량 단위의 비율은 다음과 같이 판별됩니다.
하나 이상의 런타임을 사용하는 프로젝트의 하드웨어 크기 및 사용자 수에 따른 기본 Python 또는 R 환경
예를 들어, 2 vCPU가 있는
IBM Runtime 24.1 on Python 3.10 XS은(는) 1시간 동안 실행되는 경우 1 CUH를 사용합니다. 7명의 사용자가 노트북에서 하루 8시간, 일주일에 5일 동안IBM Runtime 24.1 on Python 3.10 XS환경을 사용하고 모든 사용자가 저녁에 떠날 때 런타임을 종료하는 프로젝트가 있는 경우 런타임 이용은5 x 7 x 8 = 280 CUH per week입니다.CUH 계산은 서로 다른 환경을 사용하여 동일한 프로젝트에서 노트북을 실행하는 경우와 사용자가 활성 런타임이 여러 개인 경우 모두 자체 CUH를 사용하면 더욱 복잡해집니다. 또한, 업무 시간 외 시간에 실행되도록 스케줄된 노트북과 CUH를 사용하는 장기 실행 작업이 있을 수 있습니다.
드라이버의 하드웨어 구성 크기, 실행자 수 및 해당 크기에 따는 기본 Spark 환경.
Decision Optimization를 사용하는 노트북의 시간당 용량 단위
사용된 시간당 용량 단위 비율은 하드웨어 크기 및 Decision Optimization 가격에 따라 판별됩니다.
| 용량 유형 | 언어 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|
| vCPU 1개 및 4GB RAM | Python + Decision Optimization | 0.5 + 5 = 5.5 |
| vCPU 2개 및 8GB RAM | Python + Decision Optimization | 1 + 5 = 6 |
| vCPU 4개 및 16GB RAM | Python + Decision Optimization | 2 + 5 = 7 |
| vCPU 8개 및 32GB RAM | Python + Decision Optimization | 4 + 5 = 9 |
| vCPU 16개 및 64GB RAM | Python + Decision Optimization | 8 + 5 = 13 |
Watson 자연어 처리가 있는 노트북의 시간당 용량 단위
사용된 시간당 용량 단위 비율은 Watson 자연어 처리에 대한 하드웨어 크기 및 가격에 의해 결정됩니다.
| 용량 유형 | 언어 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|
| vCPU 1개 및 4GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 0.5 + 5 = 5.5 |
| vCPU 2개 및 8GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 1 + 5 = 6 |
| vCPU 4개 및 16GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 2 + 5 = 7 |
| vCPU 8개 및 32GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 4 + 5 = 9 |
| vCPU 16개 및 64GB RAM | Python + Watson 자연어 처리 | 8 + 5 = 13 |
SPSS Modeler 플로우의 시간당 용량 단위
| 이름 | 용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|
Default SPSS Modeler S |
vCPU 2개 및 8GB RAM | 1 |
Default SPSS Modeler M |
vCPU 4개 및 16GB RAM | 2 |
Default SPSS Modeler L |
6 vCPU 및 24GB RAM | 3 |
Data Refinery 및 Data Refinery 플로우의 시간당 용량 단위
| 이름 | 용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|
| 기본 Data Refinery XS 런타임 | vCPU 3개 및 12GB RAM | 1.5 |
| 기본 스파크 3.4 및 R 4.2 | 각 2개의 실행자: vCPU 1개 및 4GB RAM; 드라이버: vCPU 1개 및 4GB RAM | 1.5 |
RStudio에 대한 시간당 용량 단위
| 이름 | 용량 유형 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|
| 기본 RStudio XS | vCPU 2개 및 8GB RAM | 1 |
| 기본 RStudio M | vCPU 8개 및 32GB RAM | 4 |
| 기본 RStudio L | vCPU 16개 및 64GB RAM | 8 |
GPU 환경을 위한 시간당 용량 단위
| 용량 유형 | GPU | 언어 | 시간당 용량 단위 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla V100 1개 | 1 | GPU 사용 Python | 68 |
| 2 x NVIDIA Tesla V100 | 2 | GPU 사용 Python | 136 |
자세한 정보
- 계정의 리소스 사용량 모니터링에 대한 자세한 내용은 계정 리소스 사용량 모니터링하기를 참조하세요.
- 컴퓨팅 리소스 할당 및 소비에 대한 자세한 내용은 wastonx.ai Studio 환경 컴퓨팅 사용량을 참조하세요
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