Snowpark-Optimized Warehouses¶

Snowpark-Optimized Warehouses 可让您在单节点实例上为工作负载配置可用内存资源和 CPU 架构。

本主题内容：

何时使用 Snowpark 优化型仓库¶

虽然 Snowpark 工作负载既可在标准仓库上运行，也可在 Snowpark-Optimized Warehouses 上运行，但建议在运行代码时使用 Snowpark-Optimized Warehouses，同时建议使用内存需求较大或依赖特定 CPU 架构的工作负载。工作负载示例包括在单个虚拟仓库节点上使用存储过程进行 ML 训练的用例。利用 UDF 或 UDTF，Snowpark 工作负载也可能受益于 Snowpark-Optimized Warehouses。

备注

与标准仓库相比，Snowpark 优化型虚拟仓库的初始创建和恢复可能需要更长的时间。

Snowpark-Optimized Warehouses 的配置选项¶

与标准仓库相比，Snowpark 优化型仓库的默认配置为每个节点提供 16 倍的内存。您可以选择为每个节点配置额外内存，并使用 resource_constraint 属性指定 CPU 架构。可使用以下选项：

内存（最多）	CPU 架构	所需的最小仓库规模
16GB	默认或 x86	XSMALL
256GB	默认或 x86	M
1TB [1]	默认或 x86	L

创建 Snowpark 优化型仓库¶

在 CREATE WAREHOUSE 命令中使用 warehouse_type 属性创建新的 Snowpark 优化型仓库。

创建一个新的 Snowpark 优化型仓库 snowpark_opt_wh：

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

Copy

该语句按指定创建了一个 Snowpark 优化型仓库，并且 RESOURCE_CONSTRAINT = MEMORY_16X；

创建一个大型的 Snowpark 优化型仓库 so_warehouse，内存为 256 GB：

CREATE WAREHOUSE so_warehouse WITH
  WAREHOUSE_SIZE = 'LARGE'
  WAREHOUSE_TYPE = 'SNOWPARK-OPTIMIZED'
  RESOURCE_CONSTRAINT = 'MEMORY_16X_X86';

Copy

备注

DEFAULT 是 MEMORY_16X。

修改 Snowpark 优化型仓库属性¶

ALTER WAREHOUSE 命令可用于修改仓库属性，包括仓库类型。

备注

只有处于 SUSPENDED 状态的仓库才支持使用 ALTER WAREHOUSE 命令更改仓库类型。要在更改 warehouse_type 属性之前暂停仓库，执行以下语句：

ALTER WAREHOUSE snowpark_opt_wh SUSPEND;

Copy

修改 Snowpark 优化型仓库 so_warehouse 的内存资源和 CPU 架构：

ALTER WAREHOUSE so_warehouse SET
  RESOURCE_CONSTRAINT = 'MEMORY_1X_X86';

Copy

使用 Snowpark Python 存储过程来运行 ML 训练工作负载¶

有关机器学习模型和 Snowpark Python 的信息，请参阅使用 Snowpark Python 训练机器学习模型。

Snowpark-Optimized Warehouses 的计费¶

有关 Snowpark 优化型仓库 Credit 消耗量的信息，请参阅 Snowflake 服务消耗表中的 Table 1(a): Snowflake Credit Table for Virtual Warehouse Services。

区域可用性¶

Snowpark-Optimized Warehouses 可在 AWS、Azure 和 Google Cloud [1] 的所有区域使用。