CREATE COMPUTE POOL¶
현재 계정에 새 컴퓨팅 풀 을 만듭니다.
팁
SQL 외에도 Snowflake REST APIs, Snowflake Python APIs, Snowflake CLI 같은 다른 인터페이스를 사용할 수도 있습니다 . 대체 인터페이스 섹션을 참조하십시오.
구문¶
CREATE COMPUTE POOL [ IF NOT EXISTS ] <name>
[ FOR APPLICATION <app-name> ]
MIN_NODES = <num>
MAX_NODES = <num>
INSTANCE_FAMILY = <instance_family_name>
[ AUTO_RESUME = { TRUE | FALSE } ]
[ INITIALLY_SUSPENDED = { TRUE | FALSE } ]
[ AUTO_SUSPEND_SECS = <num> ]
[ [ WITH ] TAG ( <tag_name> = '<tag_value>' [ , <tag_name> = '<tag_value>' , ... ] ) ]
[ COMMENT = '<string_literal>' ]
필수 매개 변수¶
name컴퓨팅 풀의 식별자(즉, 이름)를 지정하는 문자열로, 자신의 계정에 대해 고유해야 합니다. 특수 문자에 대해 따옴표가 있는 이름이나 대/소문자를 구분하는 이름은 지원되지 않습니다.
MIN_NODES = num컴퓨팅 풀의 최소 노드 수를 지정합니다. 이 값은 0보다 커야 합니다. 자세한 내용은 컴퓨팅 풀 만들기 섹션을 참조하십시오.
MAX_NODES = num컴퓨팅 풀의 최대 노드 수를 지정합니다.
INSTANCE_FAMILY = instance_family_name컴퓨팅 풀의 노드에 대해 프로비저닝하려는 컴퓨터의 유형을 식별합니다. 이 컴퓨터 유형에 따라 컴퓨팅 풀의 컴퓨팅 리소스 양이 결정되며, 따라서 컴퓨팅 풀이 실행 중인 동안 소비되는 크레딧 수도 결정됩니다.
다음 표의 INSTANCE_FAMILY 값은 3가지 카테고리로 분류할 수 있습니다.
일반 인스턴스 유형: CPU, 메모리, 디스크의 균형을 제공합니다. 여기에는 GPU가 포함되지 않습니다. 이러한 인스턴스 패밀리 이름은 “CPU”로 시작합니다.
상위 메모리 인스턴스 유형: 일반 인스턴스 유형과 유사하지만 더 많은 메모리를 제공합니다. 이러한 인스턴스 패밀리 이름은 “HighMemory”로 시작합니다.
GPU가 연결된 인스턴스 유형: 이러한 인스턴스 패밀리 이름은 “GPU”로 시작합니다.
INSTANCE_FAMILY, Snowflake 서비스 사용 표 매핑
vCPU
메모리(GiB)
저장소(GB)
대역폭 제한(Gbps)
GPU
GPU당 GPU 메모리(GiB)
노드 제한
설명
CPU_X64_XS, . CPU | XS
1
6
100
최대 12.5
해당 없음
해당 없음
50
Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 인스턴스입니다. 비용 절감 및 시작하기에 이상적입니다.
CPU_X64_S, . CPU | S
3
13
100
최대 12.5
해당 없음
해당 없음
50
비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.
CPU_X64_M, . CPU | M
6
28
100
최대 12.5
해당 없음
해당 없음
50
풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임
CPU_X64_L, . CPU | L
28
116
100
12.5
해당 없음
해당 없음
50
비정상적으로 많은 수의 CPU, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_S, . 상위 메모리 CPU | S
6
58
100
AWS: 최대 12.5, Azure: 8
해당 없음
해당 없음
50
메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU | M . (AWS만 해당)
28
240
100
12.5
해당 없음
해당 없음
50
단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.
HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU | M . (Azure만 해당)
28
244
100
16
해당 없음
해당 없음
50
단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.
HIGHMEM_X64_L, . 상위 메모리 CPU | L . (AWS만 해당)
124
984
100
50
해당 없음
해당 없음
20
대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 AWS 상위 메모리 컴퓨터입니다.
HIGHMEM_X64_SL, . 상위 메모리 CPU | L . (Azure만 해당)
92
654
100
32
해당 없음
해당 없음
20
대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 Azure 상위 메모리 컴퓨터입니다.
GPU_NV_S, . GPU | S . (AWS 만 해당, 파리 및 오사카 리전 제외)
6
27
300(NVMe)
최대 10
1 NVIDIA A10G
24
10
시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_M, . GPU | M . (AWS 만 해당, 파리 및 오사카 리전 제외)
44
178
3.4 TB (NVMe)
40
4 NVIDIA A10G
24
10
Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.
GPU_NV_L, . GPU | L . | L(AWS 전용, 요청 시 AWS US 서부 및 US 동부 리전에서만 이용 가능, 다른 리전에서는 요청에 따라 제한적으로 제공 가능)
92
1112
6.8 TB (NVMe)
400
8 NVIDIA A100
40
요청 시
LLMs 및 클러스터링 등과 같은 특수하고 고급 GPU 사례를 위한 가장 큰 GPU 인스턴스입니다.
GPU_NV_XS, . GPU | XS . (Azure만 해당, 스위스 북부 및 UAE 북부 리전 제외)
3
26
100
8
1 NVIDIA T4
16
10
시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 Azure NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_SM, . GPU | SM . (Azure만 해당, 중부 US 리전 제외)
32
424
100
40
1 NVIDIA A10
24
10
시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 더 작은 Azure NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_2M, . GPU | 2M . (Azure 만 해당, 중부 US 리전 제외)
68
858
100
80
2 NVIDIA A10
24
5
Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.
GPU_NV_3M, . GPU | 3M . (Azure만 해당, 북유럽 및 UAE 북부 리전 제외)
44
424
100
40
2 NVIDIA A100
80
요청 시
Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 메모리 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.
GPU_NV_SL, . GPU | SL . (Azure만 해당, 북유럽 및 UAE 북부 리전 제외)
92
858
100
80
4 NVIDIA A100
80
요청 시
LLMs 및 클러스터링 등과 같은 특수하고 고급 GPU 사례를 위한 가장 큰 GPU 인스턴스입니다.
다음 사항을 참고하십시오.
첫 번째 열 제목의 소비 테이블 링크는 특정
INSTANCE_FAMILY에 대한 크레딧 소비율에 대한 정보를 제공합니다.노드 제한 열은 Snowflake 계정이 특정
INSTANCE_FAMILY유형에 대해 프로비저닝할 수 있는 최대 노드 수를 나타냅니다. 한도를 늘리려면 계정 담당자에게 문의하십시오.
선택적 매개 변수¶
FOR APPLICATION app_nameSnowflake Native App 이름을 지정합니다. 지정된 경우, 컴퓨팅 풀은 네이티브 앱에서만 사용할 수 있습니다. SHOW COMPUTE POOLS 명령 출력에는 컴퓨팅 풀이 특정 앱에 대해서만 생성되었는지 여부를 나타내는
is_exclusive및application열이 포함되며 앱 이름이 제공됩니다.AUTO_RESUME = { TRUE | FALSE }서비스 또는 작업 제출 시 컴퓨팅 풀을 자동으로 재개할지 여부를 지정합니다.
AUTO_RESUME이 FALSE인 경우 컴퓨팅 풀에서 서비스나 작업을 시작하려면 먼저 컴퓨팅 풀을 명시적으로 재개해야 합니다(ALTER COMPUTE POOL RESUME 사용).
AUTO_RESUME이 TRUE인 경우 일시 중단된 컴퓨팅 풀에서 새 서비스를 시작하면 Snowflake가 컴퓨팅 풀을 시작합니다. 마찬가지로, 서비스 함수를 호출하거나 수신에 액세스하여 서비스를 사용하는 경우(서비스 사용하기 참조) Snowflake는 이전에 일시 중단된 컴퓨팅 풀을 시작하고 서비스를 재개합니다.
기본값: TRUE
INITIALLY_SUSPENDED = { TRUE | FALSE }컴퓨팅 풀을 처음에 일시 중단됨 상태로 만들지 여부를 지정합니다. INITIALLY_SUSPENDED를 TRUE로 설정하여 컴퓨팅 풀을 생성하는 경우 Snowflake는 컴퓨팅 풀 생성 시 컴퓨팅 풀에 대해 요청된 노드를 프로비저닝하지 않습니다. ALTER COMPUTE POOL … RESUME 을 사용하여 일시 중단된 컴퓨팅 풀을 시작할 수 있습니다.
기본값: FALSE
AUTO_SUSPEND_SECS = numSnowflake가 비활성 상태 지속 시 컴퓨팅 풀을 자동으로 일시 중단하도록 설정하는 시간(초)입니다. 비활성 컴퓨팅 풀은 풀의 어떤 노드에서도 현재 활성화된 서비스나 작업이 없는 풀입니다.
auto_suspend_secs가 0으로 설정되어 있으면 Snowflake는 컴퓨팅 풀을 자동으로 일시 중단하지 않습니다.기본값: 3,600초
TAG tag_name = 'tag_value' [ , tag_name = 'tag_value' , ... ]태그 이름과 태그 문자열 값을 지정합니다.
태그 값은 항상 문자열이며, 태그 값의 최대 문자 수는 256자입니다.
문에서 태그를 지정하는 방법에 대한 자세한 내용은 오브젝트 및 열에 대한 태그 할당량 섹션을 참조하십시오.
COMMENT = 'string_literal'컴퓨팅 풀에 대한 설명을 지정합니다.
기본값: 값 없음
액세스 제어 요구 사항¶
이 작업을 실행하는 데 사용되는 역할 에는 최소한 다음 권한 이 있어야 합니다.
권한 |
오브젝트 |
참고 |
|---|---|---|
CREATE COMPUTE POOL |
계정 |
지정된 권한 세트로 사용자 지정 역할을 만드는 방법에 대한 지침은 사용자 지정 역할 만들기 섹션을 참조하십시오.
보안 오브젝트 에 대해 SQL 작업을 수행하기 위한 역할과 권한 부여에 대한 일반적인 정보는 액세스 제어의 개요 섹션을 참조하십시오.
사용법 노트¶
메타데이터 관련:
주의
고객은 Snowflake 서비스를 사용할 때 개인 데이터(사용자 오브젝트 제외), 민감한 데이터, 수출 통제 대상 데이터 또는 기타 규제 데이터가 메타데이터로 입력되지 않도록 해야 합니다. 자세한 내용은 Snowflake의 메타데이터 필드 섹션을 참조하십시오.
예¶
1노드 컴퓨팅 풀을 만듭니다. 이 예제 명령은 최소 필수 매개 변수를 지정합니다.
CREATE COMPUTE POOL tutorial_compute_pool
MIN_NODES = 1
MAX_NODES = 1
INSTANCE_FAMILY = CPU_X64_XS;
다음 명령은 선택적 AUTO_RESUME 매개 변수를 지정합니다.
CREATE COMPUTE POOL tutorial_compute_pool
MIN_NODES = 1
MAX_NODES = 1
INSTANCE_FAMILY = CPU_X64_XS
AUTO_RESUME = FALSE;
대체 인터페이스¶
Snowflake REST APIs
컴퓨팅 풀 생성(또는 기존 컴퓨팅 풀 변경) 엔드포인트
Snowflake Python APIs
Snowflake CLI