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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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化资源的无状态负载，并将GPU申请量设为大

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查看Windows操作系统 云服务器 虚拟化类型 您可以在cmd窗口输入以下命令，查看当前云 服务器 的虚拟化类型。 systeminfo 查看回显信息中System Manufacturer和BIOS版本显示为XEN，说明当前云服务器为XEN虚拟化类型，如果需要同时支持KVM虚拟化，请参考本章节操作优化Windows私有镜像。

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器地址，只能访问Hypervisor分配给它的物理内存。 I/O隔离 Hypervisor采用分离设备模型实现I/O的虚拟化。前端负责将虚拟机的I/O请求传递到Hypervisor中的后端，后端解析I/O请求并提交给相应的设备完成I/O操作。Hypervisor保证虚拟机只能访问分配给它的I/O资源。

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优化过程（Linux） XEN虚拟化类型的 弹性云服务器 正逐渐转变为KVM虚拟化类型，因此XEN实例类型的的私有镜像，通常需要同时支持XEN虚拟化和KVM虚拟化。也建议您优化KVM虚拟化类型的私有镜像，避免最终发放的弹性云服务器出现一些不可预知的异常。 Linux弹性云服务器的正常

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如何修复虚拟化驱动异常的Windows弹性云服务器？ 问题背景 Windows弹性云服务器虚拟化驱动异常（Tools没有正常运行）。为保证弹性云服务器的正常使用，请参见本节内容进行修复。 问题描述 弹性云服务器虚拟化驱动异常会影响弹性云服务器服务数据安全、可用性、系统性能。 具体影响的表现：

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个 每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 128 c7.16xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 256 c7.32xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 16 64 c7.4xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 32 128

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生产站点可用区的底层资源池仅支持KVM虚拟化类型，但容灾站点可用区的底层资源池支持XEN和KVM两种虚拟化类型。 此时，容灾站点服务器的云硬盘卸载后，仅支持挂载给虚拟化类型为KVM的弹性云服务器（简称“KVM实例”）使用，不支持挂载给虚拟化类型为XEN的弹性云服务器（简称“XEN实例”）。

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 128 c7.16xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 256 c7.32xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 16 64 c7.4xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 32 128

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GB，且使用双核处理器，例如：主机规格为8U16G。 建议剩余硬盘空间不低于20 GB。 设置主机CPU支持硬件虚拟化（Intel VT-x或AMD-V虚拟化），设置方法参见设置主机CPU支持硬件虚拟化。 安装VirtualBox更多信息请参考VirtualBox官方文档：https://www.virtualbox

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单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以

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GB，且使用双核处理器，例如：主机规格为8U16G。 建议剩余硬盘空间不低于20 GB。 设置主机CPU支持硬件虚拟化（Intel VT-x或AMD-V虚拟化），设置方法参见设置主机CPU支持硬件虚拟化。 安装VirtualBox更多信息请参考VirtualBox官方文档：https://www.virtualbox

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本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。 对于单张GPU卡：

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异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU

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确认是否需要优化私有镜像 若当前云服务器为XEN虚拟化类型，需要优化。 若当前云服务器为KVM虚拟化类型，且未包含virtio驱动，需要优化。 若当前云服务器为KVM虚拟化类型，且包含virtio驱动，不需要优化。 操作步骤 您可以执行以下命令，查看当前云服务器的虚拟化类型。 lscpu 如果回显信息中的Hypervisor

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com/gpu资源，则不会转成虚拟化GPU，依然使用整卡资源。 开启该兼容能力后，使用nvidia.com/gpu配额时等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式的工作负载共用一张GPU卡，但不支持和算显隔离模式负载共用一张GPU卡。同时，还需遵循GPU虚拟化的其他约束与限制。 未

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2”，则说明目的端服务器为XEN虚拟化类型，您需要安装PV driver。 若您的目的端服务器规格的系列号B不为“1”，例如规格为“ s2.small.3”，则说明目的端服务器为KVM虚拟化类型，您需要安装UVP VMTools。 根据3中查询到的目的端服务器虚拟化类型，请您检查目的端服务器中是否已存在PV

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