混合调度表示单张GPU卡支持单显存隔离和算力显存隔离类型。其中算力显存隔离的容器其隔离效果同固定算力（policy=1）完全一致，单显存隔离的容器共享算力显存隔离的容器分配后剩余的GPU算力。以max_inst=20为例，容器1、2为算力显存隔离容器，其分配的算力分别为5%、10

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N=50 GPU_POLICY Integer 指定GPU使用的算力隔离的策略。 0：不隔离算力，即原生调度。 1：固定算力调度。 2：平均调度。 3：抢占调度。 4：权重抢占调度。 5：混合调度。 6：权重弱调度。 算力隔离策略示例详见XGPU算力调度示例。 设置算力隔离策略为固定算力调度：GPU_POLICY=1

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灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。 父主题： GPU调度

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GPU虚拟化的优势 CCE提供的GPU虚拟化功能优势如下： 灵活：精细配置GPU算力占比及显存大小，算力分配粒度为5%GPU，显存分配粒度达MiB级别。 隔离：支持显存和算力的严格隔离，支持单显存隔离，算力与显存同时隔离两类场景。 兼容：业务无需重新编译，无需进行CUDA库替换，对业务无感。

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l Gauge XGPU算力总量 xgpu_core_percentage_used Gauge XGPU算力使用率 gpu_schedule_policy Gauge GPU模式分成0、1、2三种，具体说明如下： 0为显存隔离算力共享模式 1为显存算力隔离模式 2为默认模式表示当前卡还没被用于XGPU设备分配

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计算公式：集群内容器显存使用总量/集群内显存总量 集群-算力使用率 百分比 集群的算力使用率 计算公式：集群内容器算力使用总量/集群内算力总量 节点-显存使用量 字节 每个节点的显存使用量 节点-算力使用率 百分比 每个节点的算力使用率 计算公式：节点上容器算力使用总量/节点上算力总量 节点-显存使用率 百分比

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分配到一张卡上。 GPU虚拟化模式： 显存：GPU虚拟化配置项。显存值单位为Mi，需为128的整数倍，最小值为128Mi，若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：GPU虚拟化配置项。算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。算力可以不填写，不填表示显存隔离算力共享。

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显存：显存值单位为MiB，需为正整数，且为128的倍数。若配置的显存超过单张GPU卡的显存，将会出现无法调度状况。 算力：算力值单位为%，需为5的倍数，且最大不超过100。 当显存设置为单张GPU卡的容量上限或算力设置为100%时，将会使用整张GPU卡。 使用GPU虚拟化时，工作负载调度器将默认指定为Volcano且不可更改。

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处理质量，优化响应效率，降低流量成本。 优势 多样算力：提供GPU、AI等多样化算力，提升高清转码、 内容审核 等场景处理的性价比。 流量本地化：优化弹幕业务的成本。 在线教育 图2 在线教育 场景特点 为老师与学生提供实时互动的视频教育体验，需要在边缘侧提供区域间稳定互联的低时延通

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基于权重的算力分配策略。算力支持最小1%粒度的划分，推荐最小算力不低于4%。 兼容性好 不仅适配标准的Docker和Containerd工作方式，而且兼容Kubernetes工作方式。 操作简单 无需重编译AI应用，运行时无需替换CUDA库。 父主题： XGPU共享技术

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置了免费的算力规格，可直接 免费体验 Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（.ipynb格式文件），可直接在CodeLab中打开，查看他人分享的样例代码。 功能亮点 免费算力 CodeLab内置了免费算力，包含CPU和GPU两种。您可

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同的卡型，独立配置GPU/MEM。最小GPU规格小至1 GB显存/算力，将为您提供最贴合业务的实例规格。 突发流量支撑 函数计算平台提供充足的GPU资源供给，当业务遭遇突发流量时，函数计算将以秒级弹性供给海量GPU算力资源，避免因GPU算力供给不足、GPU算力弹性滞后导致的业务受损。

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使用私有镜像创建的G6型弹性 云服务器 ，请确认在制作私有镜像时安装GRID驱动。如果未安装，请在创建完成后安装GRID驱动，以实现图形加速功能。 详细安装操作请参考GPU加速型实例安装GRID驱动。 GPU型弹性云 服务器 因通用算力和异构算力差异大，仅支持变更规格至同类型规格内的细分规格。 GPU型弹性云服务器不支持热迁移。

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解决方案实践的应用行业推荐： 通过华为云高性价比国产算力算力，结合天宽昇腾云行业大模型适配服务，为客户提供从模型设计、数据处理到训练、优化、部署的一站式AI模型服务，确保模型准确适配行业需求，快速实现业务落地。特别适合如下行业： 政府与公共服务：大量昇腾算力中心建设完成后，客户常因技术栈差异面临

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智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。

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Turbo的存储加速方案概述 应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力

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GPU计算型 GPU计算单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署GPU密集型业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含Pi系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 GPU计算单元 名称 算力配置 描述 GPU计算单元-汇聚型-2Pi2

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GPU虚拟化算力使用量。 gpu_schedule_policy GPU卡 GPU虚拟化分三种模式： 0：显存隔离算力共享模式 1：显存算力隔离模式 2：默认模式，表示当前卡还没被用于GPU虚拟化设备分配。 xgpu_device_health GPU卡 GPU虚拟化设备的健康情况。 0：表示GPU虚拟化设备为健康状态。

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Turbo的存储加速方案概述 应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力

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volcano.sh/gpu-mem.128Mi 1-16384间整数 无 允许 - 虚拟化GPU显存资源，若配置limit和request相同，可独立配置 GPU虚拟化资源：算力 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 volcano.sh/gpu-core.percentage

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使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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。 GPU虚拟化 NPU调度

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