叫做Ascend-Powered-Engine的AI引擎，它与其他AI引擎相比有些特别。它既不是一个AI框架（如：PyTorch、TensorFlow）也不是一个并行执行框架（如：MPI），而是适配加速芯片Ascend编译的一组AI框架+运行环境+启动方式的集合。 由于几乎所有的

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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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据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异步方式，客户端SQL由Balancer路由到一个节点之后，一批写入数据会先落入写入的节点，随后根据分布式表sch

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分布式锁场景最佳实践 分布式锁场景需根据所选取的路由模式来选择合适的策略。 路由模式为single-read-write, single-read-async-double-write时 由于读写都在同一边，分布式锁不受影响。 路由模式为local-read-single-wri

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DDM是否支持分布式JOIN DDM支持分布式JOIN。 表设计时，增加字段冗余 支持跨分片的JOIN，主要实现的方式有三种：广播表，ER分片和ShareJoin。 DDM目前禁止多个表的跨库update和delete。 父主题： SQL语法类

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_PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选项，使用"k

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train_labels += labels train_filenames += filenames train_data = np.concatenate(train_data_record, axis=0) train_labels

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_PG_FOREIGN_TABLES 存储所有的定义在本数据库的外部表信息，如表1所示。只显示当前用户有权访问的外部表信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLES字段 名称 类型 描述 foreign_table_catalog information_schema

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_PG_USER_MAPPINGS 存储从本地用户到远程的映射，如表1所示。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_USER_MAPPINGS字段 名称 类型 描述 oid oid 从本地用户到远程的映射的oid。 umoptions text[] 用户映射指定选

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介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/horovod_tensorflow:train-horovod_0

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2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引擎ModelBox、AI引擎TensorRT，仅支持SSH连接 GPU 是 否 modelbox1.3.0-libtorch1.9.1-cuda10.2-cudnn8-euler2.9.6 AI应用开发基础镜像，预置AI应用编排引

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在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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章节。 预置的训练引擎 当前ModelArts支持的训练引擎及对应版本如下所示。 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 表1 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18

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多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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_PG_FOREIGN_SERVERS 显示外部 服务器 的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_SERVERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部服务器的oid。 srvoptions text[] 外部服务器指定选项，使用“keyword=value”格式的字符串。

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_PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS 显示外部数据封装器的信息，如表1所示。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部数据封装器的oid。 fdwowner oid 外部数据封装器的所有者的oid。

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_PG_FOREIGN_SERVERS 显示外部服务器的信息，如表1所示。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_SERVERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部服务器的oid。 srvoptions text[] 外部服务器指定选项，使

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_PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS 显示外部数据封装器的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_DATA_WRAPPERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部数据封装器的oid。 fdwowner oid 外部数据封装器的所有者的oid。

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_PG_FOREIGN_SERVERS 显示外部服务器的信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_SERVERS字段 名称 类型 描述 oid oid 外部服务器的oid。 srvoptions text[] 外部服务器指定选项，使用“keyword=value”格式的字符串。

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_PG_FOREIGN_TABLES 存储所有的定义在本数据库的外部表信息。只显示当前用户有权访问的外部表信息。该视图只有sysadmin权限可以查看。 表1 _PG_FOREIGN_TABLES字段 名称 类型 描述 foreign_table_catalog information_schema

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