Snowpark-optimierte Warehouses¶

Unter diesem Thema wird das Erstellen und Verwenden von Snowpark-optimierten Warehouses erläutert, die im Vergleich zu einem virtuellen Standard-Warehouse in Snowflake den 16-fachen Arbeitsspeicher pro Knoten bereitstellen.

Unter diesem Thema:

Wann ein Snowpark-optimiertes Warehouse verwendet werden sollte¶

Snowpark-Workloads können sowohl auf Standard- als auch auf Snowpark-optimierten Warehouses ausgeführt werden. Snowpark-optimierte Warehouses werden für Workloads empfohlen, die einen großen Bedarf an Arbeitsspeicher haben, wie z. B. beim ML-Training, bei dem eine gespeicherte Prozedur auf einem einzelnen virtuellen Warehouse-Knoten verwendet wird. Das erstmalige Erstellen und das Fortsetzen eines Snowpark-optimierten virtuellen Warehouses können länger dauern als bei Standard-Warehouses. Darüber hinaus können Snowpark-Workloads, die UDF oder UDTF verwenden, ebenfalls von Snowpark-optimierten Warehouses profitieren.

Erstellen eines Snowpark-optimierten Warehouses¶

Verwenden Sie die Eigenschaft warehouse_type im Befehl CREATE WAREHOUSE, um ein neues, für Snowpark optimiertes Warehouse zu erstellen.

Erstellen Sie ein neues Snowpark-optimiertes Warehouse snowpark_opt_wh:

CREATE OR REPLACE WAREHOUSE snowpark_opt_wh WITH
  WAREHOUSE_SIZE = 'MEDIUM'
  WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED';

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Tipp

Um die CPU- und Arbeitsspeicherressourcen bei der Ausführung von Snowpark-UDFs oder gespeicherten Prozeduren zu maximieren, legen Sie bei Verwendung des Befehls CREATE WAREHOUSE oder ALTER WAREHOUSE den Parameter MAX_CONCURRENCY_LEVEL für Ihr Warehouse fest. Beispiel:

alter warehouse snowpark_opt_wh set max_concurrency_level = 1;

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Um zu überprüfen, ob die Computeressourcen für Ihr Warehouse vollständig bereitgestellt wurden, prüfen Sie mit SHOW WAREHOUSES den state-Wert des Warehouses.

Ändern der Eigenschaften von Snowpark-optimierten Warehouses¶

Mit dem Befehl ALTER WAREHOUSE können Warehouse-Eigenschaften, einschließlich des Warehouse-Typs, geändert werden.

Bemerkung

Das Ändern des Warehouse-Typs mit dem Befehl ALTER WAREHOUSE wird nur für ein Warehouse mit Status SUSPENDED unterstützt. Um ein Warehouse anzuhalten, bevor Sie die Eigenschaft warehouse_type ändern, führen Sie die folgende Anweisung aus:

ALTER WAREHOUSE snowpark_opt_wh SUSPEND;

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Verwenden von gespeicherten Snowpark Python-Prozeduren zum Ausführen von ML-Trainingsworkloads¶

Weiter Informationen zu Machine Learning-Modellen und zu Snowpark Python finden Sie unter Training von Machine Learning-Modellen mit Snowpark Python.

Abrechnung von Snowpark-optimierten Warehouses¶

Die folgende Tabelle zeigt die Snowflake-Credits an, die pro Stunde für ein Snowpark-optimiertes virtuelles Warehouse nach Warehouse-Größe berechnet werden. Snowpark-optimierte Warehouses werden bei den Warehouse-Größen X-SMALL und SMALL nicht unterstützt.

Weitere Informationen zur Credit-Nutzung bei virtuellen Warehouses finden Sie unter Credit-Nutzung für virtuelle Warehouses.

	X-Small	X	M	L	X-Large	2X-Large	3X-Large	4X-Large	5X-Large	6X-Large
Credits/Stunde	k.A.	k.A.	6	12	24	48	96	192	384	768

Regionsverfügbarkeit¶

Snowpark-optimierte Warehouses sind in allen Regionen über AWS, Azure und Google Cloud verfügbar.