CREATE COMPUTE POOL¶

현재 계정에 새 컴퓨팅 풀 을 만듭니다.

참고 항목:: ALTER COMPUTE POOL , DESCRIBE COMPUTE POOL, DROP COMPUTE POOL , SHOW COMPUTE POOLS

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>' ]
  [ PLACEMENT_GROUP = '<placement_group_name>' ]

Copy

필수 매개 변수¶

name: 컴퓨팅 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 = num: 컴퓨팅 풀의 최소 노드 수를 지정합니다. 이 값은 0보다 커야 합니다. 자세한 내용은 컴퓨팅 풀 만들기 섹션을 참조하십시오.
MAX_NODES = num: 컴퓨팅 풀의 최대 노드 수를 지정합니다.

INSTANCE_FAMILY = instance_family_name

컴퓨팅 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.

SHOW COMPUTE POOL INSTANCE FAMILIES 명령을 사용하여 이러한 사용 가능한 인스턴스 패밀리 목록을 가져올 수도 있습니다.

INSTANCE_FAMILY, Snowflake Service Consumption Table 참조

vCPU

메모리(GiB)

저장소(GB)

대역폭 제한(Gbps)

GPU

GPU당 GPU 메모리(GiB)

노드 제한

설명

CPU_X64_XS

1

6

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

150

Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 인스턴스입니다. 비용 절감 및 시작하기에 이상적입니다.

CPU_X64_S

3

13

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

150

비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.

CPU_X64_M

6

28

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

150

풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임

CPU_X64_SL(중국 제외)

14

54

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

150

많은 수의 CPUs, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.

CPU_X64_L

28

116

100

12.5

해당 없음

해당 없음

150

비정상적으로 많은 수의 CPU, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.

HIGHMEM_X64_S

6

58

100

AWS 및 GCP: 최대 12.5, Azure: 8

해당 없음

해당 없음

150

메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.

HIGHMEM_X64_M

28

AWS: 240, Azure 및 GCP: 244

100

AWS: 12.5, Azure 및 GCP: 16

해당 없음

해당 없음

150

단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.

HIGHMEM_X64_SL (Azure and GCP, except GCP Dammam region)

92

654

100

32

해당 없음

해당 없음

20

대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 Azure 또는 GCP 상위 메모리 컴퓨터입니다.

HIGHMEM_X64_L (AWS only)

124

984

100

50

해당 없음

해당 없음

150

대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 AWS 상위 메모리 컴퓨터입니다.

GPU_NV_S (AWS only, except Singapore, Switzerland North, Paris, and Osaka regions)

6

27

300(NVMe)

최대 10

1 NVIDIA A10G

24

150

시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.

GPU_NV_M (AWS only, except gov regions, Singapore, Switzerland North, Paris, and Osaka regions)

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 (AWS only, available only in AWS US West and US East non-gov regions by request; limited availability might be possible in other regions upon request)

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(Azure 전용, 스위스 북부, UAE 북부, US 중부 및 UK 남부 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(Azure 전용, US 중부 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(Azure 전용, US 중부 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(Azure 전용, US 중부, 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(Azure 전용, US 중부, 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.

GPU_GCP_NV_L4_1_24G(Google Cloud 전용)

6

28

300

최대 16

1 NVIDIA L4

24

10

시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.

GPU_GCP_NV_L4_4_24G(Google Cloud 전용)

44

178

1200

최대 50

4 NVIDIA L4

24

10

컴퓨터 비전 또는 LLM과 같은 GPU 사용 시나리오.

GPU_GCP_NV_A100_8_40G(Google Cloud 전용, 요청에 따라 GCP US 중부1 및 유럽 서부4 리전에서만 사용 가능)

92

654

2500

최대 100

8 NVIDIA A100

40

요청 시

Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 메모리 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.

INSTANCE_FAMILY, Snowflake Service Consumption Table 참조	vCPU	메모리(GiB)	저장소(GB)	대역폭 제한(Gbps)	GPU	GPU당 GPU 메모리(GiB)	노드 제한	설명
CPU_X64_XS	1	6	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	150	Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 인스턴스입니다. 비용 절감 및 시작하기에 이상적입니다.
CPU_X64_S	3	13	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	150	비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.
CPU_X64_M	6	28	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	150	풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임
CPU_X64_SL(중국 제외)	14	54	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	150	많은 수의 CPUs, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.
CPU_X64_L	28	116	100	12.5	해당 없음	해당 없음	150	비정상적으로 많은 수의 CPU, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_S	6	58	100	AWS 및 GCP: 최대 12.5, Azure: 8	해당 없음	해당 없음	150	메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_M	28	AWS: 240, Azure 및 GCP: 244	100	AWS: 12.5, Azure 및 GCP: 16	해당 없음	해당 없음	150	단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.
HIGHMEM_X64_SL (Azure and GCP, except GCP Dammam region)	92	654	100	32	해당 없음	해당 없음	20	대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 Azure 또는 GCP 상위 메모리 컴퓨터입니다.
HIGHMEM_X64_L (AWS only)	124	984	100	50	해당 없음	해당 없음	150	대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 AWS 상위 메모리 컴퓨터입니다.
GPU_NV_S (AWS only, except Singapore, Switzerland North, Paris, and Osaka regions)	6	27	300(NVMe)	최대 10	1 NVIDIA A10G	24	150	시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_M (AWS only, except gov regions, Singapore, Switzerland North, Paris, and Osaka regions)	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 (AWS only, available only in AWS US West and US East non-gov regions by request; limited availability might be possible in other regions upon request)	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(Azure 전용, 스위스 북부, UAE 북부, US 중부 및 UK 남부 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(Azure 전용, US 중부 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(Azure 전용, US 중부 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(Azure 전용, US 중부, 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(Azure 전용, US 중부, 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.
GPU_GCP_NV_L4_1_24G(Google Cloud 전용)	6	28	300	최대 16	1 NVIDIA L4	24	10	시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_GCP_NV_L4_4_24G(Google Cloud 전용)	44	178	1200	최대 50	4 NVIDIA L4	24	10	컴퓨터 비전 또는 LLM과 같은 GPU 사용 시나리오.
GPU_GCP_NV_A100_8_40G(Google Cloud 전용, 요청에 따라 GCP US 중부1 및 유럽 서부4 리전에서만 사용 가능)	92	654	2500	최대 100	8 NVIDIA A100	40	요청 시	Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 메모리 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.

다음 사항을 참고하십시오.

첫 번째 열 제목의 소비 테이블 링크는 특정 INSTANCE_FAMILY 에 대한 크레딧 소비율에 대한 정보를 제공합니다.
노드 제한 열은 Snowflake 계정이 특정 INSTANCE_FAMILY 유형에 대해 프로비저닝할 수 있는 최대 노드 수를 나타냅니다. 한도를 늘리려면 계정 담당자에게 문의하십시오.

선택적 매개 변수¶

FOR APPLICATION app_name

Snowflake 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_exclusive 및 application 열이 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 = num

Snowflake가 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_secs 가 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 Tag quotas 섹션을 참조하십시오.

COMMENT = 'string_literal'

컴퓨팅 풀에 대한 설명을 지정합니다.

기본값: 값 없음

PLACEMENT_GROUP = placement_group_name

Identifies the placement group of the compute pool. Use the SHOW COMPUTE POOLS and DESCRIBE COMPUTE POOL commands to review the assignment of the compute pool into placement groups.

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;

Copy

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;

Copy