变动和固定时间周期进行负载伸缩，实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景：使用场景广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 U CS 的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的，如图1所示。

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终止动态加速工具，应用优化结束。 命令格式：hce-wae --stop [PID] 动态应用加速工具字符交互界面 动态应用加速工具支持字符交互界面，交互界面支持指令如图1、图2和表1所示。 图1 动态应用加速工具启动界面 图2 动态应用加速工具帮助界面 表1 动态应用加速工具字符交互界面指令

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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加速集群 由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用。 show_acce_estimate_detail 参数说明：在使用加速集群（由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用）场景下（即acceleration_with_compute_pool设置为on）

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采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。 优势

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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AI推理加速型系列：搭载自研昇腾310芯片，为AI推理业务加速。 AI加速型实例总览 AI推理加速增强I型Ai1s AI推理加速I型Ai1 表1 AI加速型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 Ai1s CPU/内存配比：1:4/1:2 vCPU数量范围：2-32 处理器：第二代英特尔®

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析为密码。 GPU实例中，部分G系列实例不支持云平台提供的远程登录功能，需要自行安装VNC Server进行登录。详细信息请参见GPU加速型。推荐使用MSTSC方式登录 弹性云服务器 。 使用MSTSC方式访问GPU加速型弹性 云服务器 时，使用WDDM驱动程序模型的GPU将被替换为一个

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硬盘 >= 1GB GPU（可选） 同一个边缘节点上的GPU型号必须相同。 说明： 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU。 含有GPU硬件的机器，作为边缘节点的时候可以不使用GPU。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装GPU驱动。 目前只有使用

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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云 服务器 时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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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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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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静态加速 准备工作 执行如下命令检查待优化的二进制文件中是否可以重新定位。可以重新定位表示可以进行应用优化。 readelf -a application | grep .rela.text 如果二进制文件中.rela.text段存在，表示可以重新定位。 如果不存在，为了允许BO

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加速集群 由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用。 show_acce_estimate_detail 参数说明：在使用加速集群（由于规格变更，当前版本已经不再支持本特性，请不要使用）场景下（即acceleration_with_compute_pool设置为on）

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。

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已配置委托，配置方法参考如何配置委托？。 实例已安装对应驱动。 GPU加速型实例：已安装GPU驱动。 未安装GPU驱动的云服务器不支持采集GPU指标数据及上报事件。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，可参见（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）。 AI加速型实例：已安装NPU驱动 未安装

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请参见云容器实例价格详情中的“价格详情”。 GPU加速型 计费因子：CPU、内存和GPU，不同规格的实例类型提供不同的计算、存储、GPU加速能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 * 计费时长 GPU：GPU数量 * GPU单价 * 计费时长

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