Pod 内的应用容器启动之前运行。有关InitContainer更多解释请参见对容器进行初始化操作。 GPU加速型Pod提供3种显卡，具体的规格如下所示： 表2 GPU加速型Pod规格 显卡类型 具体规格 可用区域 NVIDIA Tesla T4显卡 NVIDIA Tesla T4

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算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算，这些运算符都将返回数字类型。 DLI 所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算符 运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。

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运算符相关示例 嵌套and、or和in { "params": { "sort": "desc", "orderBy": "name", "filter": { "joiner": "and",

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GPU设备检查 功能 检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。 语法 edgectl check gpu 参数说明 无 使用示例 检查节点GPU设备： edgectl check gpu 检查成功返回结果： +-----------------------+ |

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计算公式：节点上容器显存使用总量/节点上显存总量 GPU卡-显存使用量 字节 显卡上容器显存使用总量 GPU卡-算力使用率 百分比 每张GPU卡的算力使用率 计算公式：显卡上容器算力使用总量/显卡的算力总量 GPU卡-温度 摄氏度 每张GPU卡的温度 GPU-显存频率 赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽

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准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57

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监控GPU资源 本章介绍如何在U CS 控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。

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com/gpu 指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如 nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调

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并行查询简介 什么是并行查询 云数据库 TaurusDB支持了并行执行的查询方式，用以降低分析型查询场景的处理时间，满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性

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并行查询（PQ） 并行查询简介 注意事项 开启并行查询 验证并行查询效果 父主题： 常见内核功能

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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图1 边缘节点与云上服务连接 通常情况下边缘节点可以通过互联网连接IEF，也可以通过专线或VPN进行连接，专线或VPN连接的具体方法请参见通过专线或VPN连接IEF。 配置边缘节点环境 以具备sudo权限的用户登录边缘节点。 GPU驱动配置。 如果边缘节点使用GPU，您需要安装并配

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终端节点，这将占用一个您的虚拟私有云子网IP。每个虚拟私有云仅会为您创建一个终端节点，以确保 服务器 和HSS服务端能够正常通信。 其他区域，请确保您的服务器已放通安全组出方向100.125.0.0/16网段的10180端口，该端口用于与HSS服务端通信。 根据界面提示，安装Agent。

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ICAgent管理（华为云主机） 安装ICAgent 升级ICAgent 卸载ICAgent 父主题： 配置管理

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图1 边缘节点与云上服务连接 通常情况下边缘节点可以通过互联网连接IEF，也可以通过专线或VPN进行连接，专线或VPN连接的具体方法请参见通过专线或VPN连接IEF。 配置边缘节点环境 以具备sudo权限的用户登录边缘节点。 GPU驱动配置。 如果边缘节点使用GPU，您需要安装并配

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本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失

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不同存储的实现方式都不同，在性能、易用性、成本的权衡中可以有不同的选择，没有一个存储可以覆盖所有场景，了解下云上开发环境中各种存储使用场景说明，更能提高使用效率。 表5 云上开发环境中各种存储使用场景说明 存储类型 建议使用场景 优点 缺点 云硬盘EVS 比较适合只在开发环境中做数据、算法探索，性能较好。 块存储SS

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当满足以下条件时，您需要按照该方式安装： 该服务器上未安装过ICAgent。 继承安装 当满足以下条件时，您需要按照该方式安装： 您有多个服务器需要安装ICAgent，其中一个服务器绑定了EIP，而剩余的没有绑定EIP。其中一个服务器已经通过首次安装方式装好了ICAgent，对于没有绑定EIP的服务器，您可以采用该安装方式。

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用，提供20+原子步骤自由编排组装应用，一个应用同时部署到多台主机和环境，每个原子步骤独立输出清晰日志，部署失败时能够快速定位原因并解决。 环境管理 环境管理 主机管理 主机管理 主机连通方式 02 入门 当前部署服务提供了SpringBoot应用部署、Tomcat应用部署、Dj

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该解决方案将会部署如下资源： 创建一个虚拟私有云 VPC，提供隔离、私密的虚拟网络环境。 创建一个 AI开发平台 ModelArts的计算型CPU专属实例，用于进行AI全流程开发。 创建一个对象存储服务 OBS桶，用于存储训练数据。 创建一个弹性文件服务 SFS Turbo，与OBS联动，用

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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