CREATE COMPUTE POOL¶

Crée un nouveau pool de calcul dans le compte actuel.

Voir aussi :: ALTER COMPUTE POOL , DESCRIBE COMPUTE POOL, DROP COMPUTE POOL , SHOW COMPUTE POOLS

Syntaxe¶

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>  ]
  [ COMMENT = '<string_literal>' ]

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Paramètres requis¶

name

Chaîne qui spécifie l’identificateur (c’est-à-dire le nom) du pool de calcul ; il doit être unique pour votre compte. Les noms entre guillemets pour les caractères spéciaux ou les noms sensibles à la casse ne sont pas pris en charge.

MIN_NODES = num

Spécifie le nombre minimum de nœuds pour le pool de calcul. Cette valeur doit être supérieure à 0. Pour plus d’informations, voir Création d’un pool de calcul.

MAX_NODES = num

Spécifie le nombre maximum de nœuds pour le pool de calcul.

INSTANCE_FAMILY = instance_family_name

Identifie le type de machine à provisionner pour les nœuds du pool de calcul. Le type de machine détermine la quantité de ressources de calcul dans le pool de calcul et, par conséquent, le nombre de crédits consommés lorsque le pool de calcul est en cours d’exécution.

Les valeurs INSTANCE_FAMILY du tableau suivant peuvent être regroupées en trois catégories :

Types d’instances génériques : fournir un équilibre entre le CPU, la mémoire et le disque. Cela n’inclut pas le GPU. Ces noms de famille d’instances commencent par « CPU ».
Types d’instance à mémoire élevée : semblables aux types d’instance génériques, mais ils offrent plus de mémoire. Ces noms de famille d’instances commencent par « HighMemory ».
Types d’instance avec GPU lié : ces noms de famille d’instance commencent par « GPU ».

INSTANCE_FAMILY, mappage de la Table de consommation du service Snowflake

vCPU

Mémoire (GiB)

Stockage (GiB)

Limite de bande passante (Gb/s)

GPU

Mémoire GPU par GPU (GiB)

Limite du nœud

Description

CPU_X64_XS, . CPU | XS

1

6

100

Jusqu’à 12,5

s/o

s/o

50

La plus petite instance disponible pour les conteneurs Snowpark. Idéal pour réaliser des économies et démarrer.

CPU_X64_S, . CPU | S

3

13

100

Jusqu’à 12,5

s/o

s/o

50

Idéal pour héberger plusieurs services/tâches tout en réduisant les coûts.

CPU_X64_M, . CPU | M

6

28

100

Jusqu’à 12,5

s/o

s/o

50

Idéal pour les applications full stack ou les services multiples

CPU_X64_L, . CPU | L

28

116

100

12,5

s/o

s/o

50

Pour les applications qui nécessitent un nombre anormalement élevé de CPUs, de mémoire et de stockage.

HIGHMEM_X64_S, . mémoire élevée CPU | S

6

58

100

AWS : jusqu’à 12,5, Azure : 8

s/o

s/o

50

Pour les applications qui utilisent beaucoup de mémoire.

HIGHMEM_X64_M, . Mémoire élevée CPU | M . (AWS uniquement)

28

240

100

12,5

s/o

s/o

50

Pour héberger plusieurs applications qui utilisent beaucoup en mémoire sur une seule machine.

HIGHMEM_X64_M, . Mémoire élevée CPU | M . (Azure uniquement)

28

244

100

16

s/o

s/o

50

Pour héberger plusieurs applications qui utilisent beaucoup en mémoire sur une seule machine.

HIGHMEM_X64_L, . Mémoire élevée CPU | L . (AWS uniquement)

124

984

100

50

s/o

s/o

20

La machine AWS qui dispose de la plus grande mémoire disponible pour traiter de grandes quantités de données en mémoire.

HIGHMEM_X64_L, . Mémoire élevée CPU | L . (Azure uniquement)

92

654

100

32

s/o

s/o

20

La machine Azure qui dispose de la plus grande mémoire disponible pour traiter de grandes quantités de données en mémoire.

GPU_NV_S, . GPU | S . (AWS uniquement)

6

27

100

Jusqu’à 10

1 NVIDIA A10G

24

10

Notre plus petite taille de GPU NVIDIA disponible pour les conteneurs Snowpark pour commencer.

GPU_NV_M, . GPU | M . (AWS uniquement)

44

178

100

40

4 NVIDIA A10G

24

10

Optimisé pour les scénarios d’utilisation intensive de GPU comme la vision par ordinateur ou LLMs/VLMs

GPU_NV_L, . GPU | L . (AWS uniquement)

92

1112

100

400

8 NVIDIA A100

40

À la demande

La plus grande instance de GPU pour les cas de GPU spécialisés et avancés tels que LLMs et clustering, etc.

GPU_NV_XS, . GPU | XS . (Azure uniquement)

3

26

100

8

1 NVIDIA T4

16

10

Notre plus petite taille de GPU NVIDIA Azure disponible pour les conteneurs Snowpark pour commencer.

GPU_NV_SM, . GPU | SM . (Azure uniquement)

32

424

100

40

1 NVIDIA A10

24

10

Une taille plus petite de GPU NVIDIA Azure disponible pour les conteneurs Snowpark pour commencer.

GPU_NV_2M, . GPU | 2M . (Azure uniquement)

68

858

100

80

2 NVIDIA A10

24

5

Optimisé pour les scénarios d’utilisation intensive de GPU comme la vision par ordinateur ou LLMs/VLMs

GPU_NV_3M, . GPU | 3M . (Azure uniquement)

44

424

100

40

2 NVIDIA A100

80

À la demande

Optimisé pour les scénarios d’utilisation intensive de GPU comme la vision par ordinateur ou LLMs/VLMs

GPU_NV_SL, . GPU | SL . (Azure uniquement)

92

858

100

80

4 NVIDIA A100

80

À la demande

La plus grande instance de GPU pour les cas de GPU spécialisés et avancés tels que LLMs et clustering, etc.

INSTANCE_FAMILY, mappage de la Table de consommation du service Snowflake	vCPU	Mémoire (GiB)	Stockage (GiB)	Limite de bande passante (Gb/s)	GPU	Mémoire GPU par GPU (GiB)	Limite du nœud	Description
CPU_X64_XS, . CPU \| XS	1	6	100	Jusqu’à 12,5	s/o	s/o	50	La plus petite instance disponible pour les conteneurs Snowpark. Idéal pour réaliser des économies et démarrer.
CPU_X64_S, . CPU \| S	3	13	100	Jusqu’à 12,5	s/o	s/o	50	Idéal pour héberger plusieurs services/tâches tout en réduisant les coûts.
CPU_X64_M, . CPU \| M	6	28	100	Jusqu’à 12,5	s/o	s/o	50	Idéal pour les applications full stack ou les services multiples
CPU_X64_L, . CPU \| L	28	116	100	12,5	s/o	s/o	50	Pour les applications qui nécessitent un nombre anormalement élevé de CPUs, de mémoire et de stockage.
HIGHMEM_X64_S, . mémoire élevée CPU \| S	6	58	100	AWS : jusqu’à 12,5, Azure : 8	s/o	s/o	50	Pour les applications qui utilisent beaucoup de mémoire.
HIGHMEM_X64_M, . Mémoire élevée CPU \| M . (AWS uniquement)	28	240	100	12,5	s/o	s/o	50	Pour héberger plusieurs applications qui utilisent beaucoup en mémoire sur une seule machine.
HIGHMEM_X64_M, . Mémoire élevée CPU \| M . (Azure uniquement)	28	244	100	16	s/o	s/o	50	Pour héberger plusieurs applications qui utilisent beaucoup en mémoire sur une seule machine.
HIGHMEM_X64_L, . Mémoire élevée CPU \| L . (AWS uniquement)	124	984	100	50	s/o	s/o	20	La machine AWS qui dispose de la plus grande mémoire disponible pour traiter de grandes quantités de données en mémoire.
HIGHMEM_X64_L, . Mémoire élevée CPU \| L . (Azure uniquement)	92	654	100	32	s/o	s/o	20	La machine Azure qui dispose de la plus grande mémoire disponible pour traiter de grandes quantités de données en mémoire.
GPU_NV_S, . GPU \| S . (AWS uniquement)	6	27	100	Jusqu’à 10	1 NVIDIA A10G	24	10	Notre plus petite taille de GPU NVIDIA disponible pour les conteneurs Snowpark pour commencer.
GPU_NV_M, . GPU \| M . (AWS uniquement)	44	178	100	40	4 NVIDIA A10G	24	10	Optimisé pour les scénarios d’utilisation intensive de GPU comme la vision par ordinateur ou LLMs/VLMs
GPU_NV_L, . GPU \| L . (AWS uniquement)	92	1112	100	400	8 NVIDIA A100	40	À la demande	La plus grande instance de GPU pour les cas de GPU spécialisés et avancés tels que LLMs et clustering, etc.
GPU_NV_XS, . GPU \| XS . (Azure uniquement)	3	26	100	8	1 NVIDIA T4	16	10	Notre plus petite taille de GPU NVIDIA Azure disponible pour les conteneurs Snowpark pour commencer.
GPU_NV_SM, . GPU \| SM . (Azure uniquement)	32	424	100	40	1 NVIDIA A10	24	10	Une taille plus petite de GPU NVIDIA Azure disponible pour les conteneurs Snowpark pour commencer.
GPU_NV_2M, . GPU \| 2M . (Azure uniquement)	68	858	100	80	2 NVIDIA A10	24	5	Optimisé pour les scénarios d’utilisation intensive de GPU comme la vision par ordinateur ou LLMs/VLMs
GPU_NV_3M, . GPU \| 3M . (Azure uniquement)	44	424	100	40	2 NVIDIA A100	80	À la demande	Optimisé pour les scénarios d’utilisation intensive de GPU comme la vision par ordinateur ou LLMs/VLMs
GPU_NV_SL, . GPU \| SL . (Azure uniquement)	92	858	100	80	4 NVIDIA A100	80	À la demande	La plus grande instance de GPU pour les cas de GPU spécialisés et avancés tels que LLMs et clustering, etc.

Remarques :

Le lien du tableau de consommation dans le titre de la première colonne fournit des informations sur le taux de consommation du crédit pour la INSTANCE_FAMILY spécifique.
La colonne de limite de nœud indique le nombre maximum de nœuds qu’un compte Snowflake peut provisionner pour le type INSTANCE_FAMILY spécifique. Contactez votre chargé de clientèle pour augmenter la limite.

Paramètres facultatifs¶

FOR APPLICATION app_name

Spécifie le nom de la Native App Snowflake. Si spécifié, le pool de calcul ne peut être utilisé que par la Native App. La sortie de la commande SHOW COMPUTE POOLS inclut les colonnes is_exclusive et application pour indiquer si le pool de calcul est créé exclusivement pour une application et fournit le nom de l’application.

AUTO_RESUME = { TRUE | FALSE }

Indique s’il faut reprendre automatiquement un pool de calcul lorsqu’une tâche ou un service lui est soumis.

Si AUTO_RESUME est défini sur FALSE, vous devez reprendre explicitement le pool de calcul (en utilisant ALTER COMPUTE POOL RESUME) avant de pouvoir démarrer un service ou une tâche sur le pool de calcul.
Si AUTO_RESUME est défini sur TRUE, si vous démarrez un nouveau service sur un pool de calcul suspendu, Snowflake démarre le pool de calcul. De même, lorsque vous utilisez un service en appelant une fonction de service ou en accédant à l’entrée (voir Utilisation d’un service), Snowflake démarre le pool de calcul précédemment suspendu et reprend le service.

Par défaut : TRUE

INITIALLY_SUSPENDED = { TRUE | FALSE }

Spécifie si le pool de calcul est créé initialement dans l’état suspendu. Si vous créez un pool de calcul avec INITIALLY_SUSPENDED défini sur TRUE, Snowflake ne fournira pas les nœuds demandés pour le pool de calcul au moment de la création du pool de calcul. Vous pouvez démarrer le pool de calcul suspendu en utilisant ALTER COMPUTE POOL … RESUME.

Par défaut : FALSE

AUTO_SUSPEND_SECS = num

Nombre de secondes d’inactivité après lesquelles vous souhaitez que Snowflake suspende automatiquement le pool de calcul. Un pool de calcul inactif est un pool dans lequel aucun service ou aucune tâche n’est actuellement actif (active) sur un nœud du pool. Si auto_suspend_secs est défini sur 0, Snowflake ne suspend pas automatiquement le pool de calcul.

La valeur par défaut est 3 600 secondes.

COMMENT = 'string_literal'

Spécifie un commentaire pour le pool de calcul.

Par défaut : aucune valeur

Exigences en matière de contrôle d’accès¶

Un rôle utilisé pour exécuter cette commande SQL doit avoir les privilèges suivants définis au minimum ainsi :

Privilège	Objet	Remarques
CREATE COMPUTE POOL	Compte

Pour obtenir des instructions sur la création d’un rôle personnalisé avec un ensemble spécifique de privilèges, voir Création de rôles personnalisés.

Pour des informations générales sur les rôles et les privilèges accordés pour effectuer des actions SQL sur des objets sécurisables, voir Aperçu du contrôle d’accès.

Notes sur l’utilisation¶

Concernant les métadonnées :

Attention

Les clients doivent s’assurer qu’aucune donnée personnelle (autre que pour un objet utilisateur), donnée sensible, donnée à exportation contrôlée ou autre donnée réglementée n’est saisie comme métadonnée lors de l’utilisation du service Snowflake. Pour plus d’informations, voir Champs de métadonnées dans Snowflake.

Exemples¶

Créez un pool de calcul à un nœud. Cet exemple de commande spécifie les paramètres minimums requis :

CREATE COMPUTE POOL tutorial_compute_pool
  MIN_NODES = 1
  MAX_NODES = 1
  INSTANCE_FAMILY = CPU_X64_XS;

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La commande suivante spécifie le paramètre facultatif AUTO_RESUME :

CREATE COMPUTE POOL tutorial_compute_pool
  MIN_NODES = 1
  MAX_NODES = 1
  INSTANCE_FAMILY = CPU_X64_XS
  AUTO_RESUME = FALSE;

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