基于Slurm构建泛HPC场景云上云下资源协同解决方案

集群 管理集群 管理服务 管理实例 父主题： Manager操作指导（适用于3.x版本）

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集群 Kubernetes版本发布记录 Autopilot集群版本发布说明 购买Autopilot集群 连接集群 管理集群 升级集群 将Standard/Turbo集群迁移至Autopilot集群 父主题： Autopilot集群用户指南

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集群 业务模型编号对应的业务模型，请参见业务模型。 OPS：Operation Per Second，数据库每秒执行的操作数。 不同业务模型和shard节点规格下，基于3.4版本的数据库实例，根据表2预置小数据量数据，测试的OPS数据，详见表1中加粗内容。 表1 弱一致性，且预置小数据量数据下的OPS

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集群 CCE集群选型建议 通过CCE搭建IPv4/IPv6双栈集群 制作CCE节点 自定义镜像 创建节点时执行安装前/后脚本 创建节点时使用OBS桶实现自定义脚本注入 通过kubectl对接多个集群 选择合适的节点数据盘大小 集群视角的成本可视化最佳实践 使用共享VPC创建 CCE Turbo 集群

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集群 选择“主机 > 资源概况 > 集群”，可同时查看 FusionInsight Manager内各集群的资源监控页面，如图1所示。 系统默认显示1小时的监控数据。用户可单击自定义时间区间，缺省时间区间包括：1小时、2小时、6小时、12小时、1天、1周、1月。 图1 集群资源概况

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集群 集群概述 购买集群 连接集群 管理集群 升级集群 集群管理最佳实践

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集群访问/集群连接 自行搭建的Kibana和Cerebro可以访问 CSS 集群吗？ 9200和9300端口是否都开放？ 如何使用NAT网关实现 云搜索服务 公网访问 新建集群是否可以使用老集群IP地址？ CS S集群是否支持采用x-pack-sql-jdbc进行客户端连接并查询？ ECS无法连接到集群

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分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误：WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0

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。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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集群 基础配置 网络 认证 访问配置 权限管控 容器驱逐配置 端口范围配置 特性开关 调度器性能配置 集群调度器配置 调度算法 部署策略 控制器性能配置 集群控制器并发配置 节点生命周期控制器（node-lifecycle-controller）配置 负载弹性伸缩控制器（hori

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集群 DDS集群由dds mongos、config、shard组成，节点架构示意图如下： 图1 分片集群示意图 dds mongos dds mongos负责查询与数据写入的路由，是实例访问的统一入口。 每个实例有2～32个dds mongos，数量由用户自定义。 用户可直接连接dds

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集群 Kubernetes版本发布记录 Autopilot集群版本发布说明 购买Autopilot集群 连接集群 管理集群 升级集群 将Standard/Turbo集群迁移至Autopilot集群

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集群 集群创建 集群运行 集群删除 集群升级

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 Pytorch AI引擎版本 支持的运行环境 URI 1

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在M

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所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 TensorFlow tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18

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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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