Azure ML発展比較
Azure MLの「コンピュート・インスタンス」と「コンピュート・クラスタ」の使用目的の違いはどれか？
A.インスタンスは開発・実験用で単一マシン、クラスタは本番推論用で複数マシンを利用する← 正解
✓ 正解です。コンピュート・インスタンスは対話的な開発・実験用の単一VM、コンピュート・クラスタはトレーニングやバッチ処理用の複数VMスケーラブル環境です。
B.インスタンスはバッチ処理専用、クラスタはリアルタイム推論専用である
✗ 誤りです。クラスタはバッチとリアルタイム処理両対応で、用途で区別されません。
C.クラスタは開発用で安価、インスタンスは本番用で高機能である
✗ 誤りです。クラスタは本番用スケーリング向けで、インスタンスより高性能・高コストです。
D.インスタンスはGPU不可だが、クラスタはGPU対応である
✗ 誤りです。インスタンスもクラスタもGPU選択可能です。
この問題のポイント
コンピュート・インスタンスは対話的な開発・実験用の単一VM、コンピュート・クラスタはトレーニングやバッチ処理用の複数VMスケーラブル環境です。
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