在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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小时：支持按间隔小时配置调度周期，在某一时刻开始调度运行，调度周期可按间隔时间配置为小时级别，在当天结束时间结束调度后第二天再自动开始调度。同时支持按离散小时进行调度周期配置，可以指定一天内的任意小时和分钟进行调度，离散小时调度仅支持自然周期调度。 天：支持在某天的某一时刻开始调度运行，调度周期为1天。

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度

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产品优势 基因容器基于Kubernetes智能化基因计算任务调度和Spark等加速服务，为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架，方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力，可将WGS从30小时缩短至5小时以内，对比同类竞品，使用相同样本的情况下，资源利用率大幅提升。

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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调度概述 CCE支持不同类型的资源调度及任务调度等，可提升应用的性能和集群整体资源的利用率。本文介绍CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、Volcano调度的主要功能。 CPU调度 CCE提供CPU管理策略为应用分配完整的CPU物理核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 功能

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com/ascend-310参数指定NPU数量时，requests和limits值需要保持一致。 指定huawei.com/ascend-310后，在调度时不会将负载调度到没有NPU的节点。如果缺乏NPU资源，会报类似“0/2 nodes are available: 2 Insufficient huawei

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调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？

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配置作业调度为年调度 场景描述 在配置作业配置调度时，可以选择一年中的某个时间进行调度。如果您需要配置作业的调度时间为年调度，请参考下面的方法进行配置。 配置方法 在 DataArts Studio 中配置一个按月调度执行的作业，然后在作业里面新增一个Dummy节点（空节点，不处理实

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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； 支持控制流和数据流的分离

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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实例调度任务 创建实例调度任务 查看实例调度任务 父主题： xDM-F数据同步

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作业A为分钟调度，作业B为小时调度，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 作业A和依赖作业B中不能有任一调度周期为周。例如，作业A的调度周期为周或作业B的调度周期为周，则作业A不能设置作业B为依赖作业。 调度周期为月的作业只能依赖调度周期为天的作业。例如，作业A的调度周期为月，则作

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参数类型 描述 dispatch_id String 调度计划ID。 最小长度：1 最大长度：64 task_id String 调度计划关联的任务ID。 最小长度：1 最大长度：64 start_datetime Integer 调度计划的执行开始时间。 最小值：0 最大值：99999999999999999

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若需解决以上两个问题，则可配置作业调度身份。配置作业调度身份后，作业执行过程中，以配置的调度身份与其他服务交互，可以避免上述两种场景下作业执行失败。 在作业进行周期调度时，该作业的默认用户被删除后，如果使用其他用户对该作业进行版本提交并执行调度，那该作业的执行用户就默认为提交版本的用户。 调度身份的分类

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已安装Volcano插件，详情请参见Volcano调度器。 组调度介绍 Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行

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变化，为防止Pod调度完成后，集群再次出现负载极端不均衡的情况下，Volcano同时提供重调度能力，通过负载感知和热点打散重调度结合使用，可以获得集群最佳的负载均衡效果。关于热点打散重调度能力的使用请参见重调度（Descheduler）。 工作原理 负载感知调度能力由Volcan

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