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.

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>' ]

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.

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

50

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

50

비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.

CPU_X64_M

6

28

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

50

풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임

CPU_X64_SL

14

54

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

50

많은 수의 CPUs, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.

CPU_X64_L

28

116

100

12.5

해당 없음

해당 없음

50

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

50

메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.

HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU | M

28

AWS: 240, Azure 및 GCP: 244

100

AWS: 12.5, Azure 및 GCP: 16

해당 없음

해당 없음

50

단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.

HIGHMEM_X64_SL, . 상위 메모리 CPU | SL :newline:`.`(Azure 및 GCP만 해당)

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, . 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.

GPU_NV_S, . GPU | S . (AWS 전용, 싱가포르, 스위스 북부, 파리, 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(AWS 전용, 싱가포르, 스위스 북부, 파리, 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(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(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	50	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	50	비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.
CPU_X64_M	6	28	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	50	풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임
CPU_X64_SL	14	54	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	50	많은 수의 CPUs, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.
CPU_X64_L	28	116	100	12.5	해당 없음	해당 없음	50	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	50	메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU \| M	28	AWS: 240, Azure 및 GCP: 244	100	AWS: 12.5, Azure 및 GCP: 16	해당 없음	해당 없음	50	단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.
HIGHMEM_X64_SL, . 상위 메모리 CPU \| SL :newline:`.`(Azure 및 GCP만 해당)	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, . 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.
GPU_NV_S, . GPU \| S . (AWS 전용, 싱가포르, 스위스 북부, 파리, 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(AWS 전용, 싱가포르, 스위스 북부, 파리, 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(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(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 오브젝트에 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;

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

대체 인터페이스¶

Snowflake REST APIs
- 컴퓨팅 풀 생성(또는 기존 컴퓨팅 풀 변경) 엔드포인트
Snowflake Python APIs
- compute_pool.ComputePoolCollection.create 메서드
Snowflake CLI
- snow object create 명령