대형 실행기 참조

대형 러너용 기계 크기

대형 러너에 대한 여러 사양 중에서 선택할 수 있습니다.

일반 사양 대형 러너

CPU (중앙 처리 장치)	메모리(RAM)	스토리지(SSD)	아키텍처	OS(운영 체제)
5	14GB	14GB	arm64(M2)	macOS
12	30GB	14GB	x64(Intel)	macOS
2	8GB	75GB	X64, ARM64	Ubuntu
4	16GB	150GB	X64, ARM64	Ubuntu, Windows
8	32GB	300GB	X64, ARM64	Ubuntu, Windows
16	64GB	600GB	X64, ARM64	Ubuntu, Windows
32	128GB	1200 GB	X64, ARM64	Ubuntu, Windows
64	208GB	2040GB	arm64	Ubuntu, Windows
64	256GB	2040GB	X64	Ubuntu, Windows
96	384GB	2040GB	X64	Ubuntu, Windows

GPU 사양 대형 러너

CPU (중앙 처리 장치)	GPU (그래픽 처리 장치)	GPU 카드	메모리(RAM)	GPU 메모리(VRAM)	스토리지(SSD)	OS(운영 체제)
4	1	Tesla T4	28GB	16GB	176 GB	Ubuntu, Windows

러너 이미지

대형 러너는 VM(가상 머신)에서 실행되며 GitHub VM 생성 프로세스 중에 이 머신에 VHD(가상 하드 디스크)를 설치합니다. 다양한 VM 이미지 중에서 선택하여 실행기에 설치할 수 있습니다.

** GitHub 소유 이미지:** 이러한 이미지는 GitHub 의해 유지 관리되며 Linux(x64 및 arm64), Windows(x64 및 arm64), macOS(x64 및 arm64) 실행기에서 사용할 수 있습니다. 이러한 이미지에 대한 자세한 내용과 각 실행기 운영 체제에 대해 포함된 도구의 전체 목록은 Runner 이미지 리포지토리를 GitHub Actions 참조하세요.

파트너 이미지: 파트너 이미지는 GitHub 의해 관리되지 않으며 Azure Marketplace 가져옵니다. 파트너 이미지에 대한 자세한 정보를 찾고 문제를 신고할 수 있는 리소스는 아래를 참조하세요.

• 기본 Windows 11 데스크톱 이미지.
• NVIDIA GPU 최적화 VMI
• 데이터 과학 가상 머신 - Windows 2019.

사용 가능한 macOS 대형 러너 및 레이블

다음 컴퓨터는 macOS 대형 러너에서 사용할 수 있습니다. macOS 더 큰 실행기를 생성하면 러너 이름을 runs-on와 함께 사용할 수 있는 워크플로 레이블로도 사용할 수 있습니다.

러너 크기	아키텍처	프로세서(CPU)	메모리(RAM)	스토리지(SSD)	워크플로 레이블
대형	Intel	12	30GB	14GB
macos-latest-large, macos-14-large( macos-15-large 최신), macos-26-large
XLarge	arm64(M2)	5(+ 8 GPU 하드웨어 가속)	14GB	14GB
macos-latest-xlarge, macos-14-xlarge( macos-15-xlarge 최신), macos-26-xlarge

macOS에 대한 제한 사항 대형 러너

• GitHub에서 제공하는 모든 작업은 arm64 GitHub 호스트된 실행기와 호환됩니다. 그러나 커뮤니티 작업은 arm64와 호환되지 않을 수 있으며 런타임에 수동으로 설치해야 합니다.
• Apple의 가상화 프레임워크 제한으로 인해 중첩된 가상화가 지원되지 않습니다.
• Azure 개인 네트워킹 및 정적 IP 할당과 같은 네트워킹 기능은 현재 macOS 대규모 실행기에서 사용할 수 없습니다.
• arm64 macOS 실행기에는 Apple이 이 기능을 지원하지 않기 때문에 할당된 정적 UUID/UDID가 없습니다. 그러나 Intel MacOS 실행기에서는 정적 UDID, 특히 4203018E-580F-C1B5-9525-B745CECA79EB가 할당됩니다. 빌드를 테스트하려는 동일한 호스트에서 빌드 및 서명하는 경우 개발 프로비저닝 프로필로 서명할 수 있습니다. 정적 UDID가 필요한 경우 Intel 실행기를 사용하고 해당 UDID를 Apple 개발자 계정에 추가할 수 있습니다.
• macOS 실행기는 GHE.com의 하위 도메인에서 사용할 수 없습니다(예: octocorp.ghe.com).

대형 러너 문제 해결

더 큰 실행기을(를) 대상으로 하는 작업이 지연되거나 실행되지 않는 경우, 여기에는 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다.

• 동시성 설정: 최대 동시성 제한에 도달했을 수 있습니다. 더 많은 작업을 병렬로 실행할 수 있도록 하려면 자동 크기 조정 설정을 더 큰 수로 변경할 수 있습니다. 대형 런너 관리하기을(를) 참조하세요.
• **리포지토리 권한:**더 큰 실행기에 대해 적절한 리포지토리 권한이 활성화되어 있는지 확인하세요. 기본적으로 Enterprise 실행기는 리포지토리 수준에서 사용할 수 없으며 조직 관리자가 수동으로 사용하도록 설정해야 합니다. 대형 런너 관리하기을(를) 참조하세요.
• **청구 정보:**더 큰 실행기를 사용하려면 유효한 신용 카드가 등록되어 있어야 합니다. 계정에 신용 카드를 추가한 후 더 큰 실행기을(를) 사용할 수 있게 되기까지 최대 10분이 걸릴 수 있습니다. 결제 및 청구 정보 관리을(를) 참조하세요.
• **지출 한도:**GitHub Actions 지출 한도는 0보다 큰 값으로 설정해야 합니다. 예산을 설정하여 요금제 제품에 대한 지출을 제어합니다.을(를) 참조하세요.
• **공정 사용 정책:**GitHub 에는 실행 중인 작업 수 또는 전체 GitHub Actions에서 실행되는 작업 수와 같은 여러 요인에 따라 작업을 제한하는 공정한 사용 정책이 있습니다.
• 시간을 할당할 작업 큐: 시간을 할당하는 작업 큐는 작업 요청과 GitHub 작업을 실행할 VM 할당 사이의 시간을 나타냅니다. 지정된 YAML 워크플로 레이블(예: ubuntu-latest)을 사용하는 표준 GitHub 호스팅 실행기는 항상 "워밍" 상태입니다. 대형 러너의 경우 이러한 머신의 풀 규모가 더 작기 때문에, 첫 요청 시 작업을 할당받아 처리할 수 있는 이미 가동 중인 VM이 준비되지 않았을 수 있습니다. 따라서 GitHub 시간을 할당하기 위해 큐를 늘리는 새 VM을 만들어야 할 수 있습니다. 실행기가 사용 중일 경우, VM은 5분 이내에 후속 워크플로 실행을 위한 준비가 완료됩니다. 그 시간 내에 다시 사용되지 않으면, 머신 중 일부는 준비 완료 상태를 계속 유지하여 이후 24시간 동안 워크플로 실행을 위한 작업 할당 대기 시간을 줄여줍니다. 실행하는 작업량이 많을수록 웜 풀에 남아 있는 VM도 더 많아집니다.

대형 러너용 네트워킹

기본적으로 대형 러너 각 작업 실행에 대해 변경되는 동적 IP 주소를 받습니다. 선택적으로, GitHub Enterprise Cloud 고객은 자신의 대형 러너가 GitHub의 IP 주소 풀에서 고정 IP 주소를 받도록 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 GitHub IP 주소 정보을(를) 참조하세요.

사용하도록 설정하면 더 큰 실행기의 인스턴스에 실행기마다 고유한 특정 범위의 IP 주소가 할당되므로, 이 범위를 사용해 방화벽 허용 목록을 구성할 수 있습니다. . 엔터프라이즈 수준에서 만든 고정 IP 주소 범위에서 최대 10 대형 러너 개의 대형 러너 고정 IP 주소 범위를 사용할 수 있습니다. 또한 엔터프라이즈대형 러너의 각 조직에 대해 조직 수준에서 생성된 대형 러너의 정적 IP 주소 범위와 함께 최대 10개의 를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 대형 런너 관리하기을(를) 참조하세요.

고정 IP 주소 범위에서 10개 이상의 실행기를 사용하려면 GitHub 지원 포털 사용에 문의하세요.