全站加速 本文明确了使用CDN必须进行哪些配置及哪些配置可以提高性能。 必须配置 使用CDN加速，您必须进行以下配置： 添加加速 域名 您需要将加速域名添加至CDN控制台，并配置业务类型、加速范围、源站。 如果您使用对象存储作为源站，请注意： 第三方对象存储必须以源站域名的形式接入。

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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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会基于深度学习推理框架开发AI应用，例如Google开源的MediaPipe、腾讯开源的TNN等。ModelArts提供了基于华为云ModelBox推理框架的开发环境，它具备如下优点： 提供开箱即用的云上AI应用开发环境，预置高性能推理框架ModelBox、加速卡推理加速卡、以及

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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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ux功能？ 强制关机导致文件系统损坏，Linux弹性云 服务器 启动失败 鲲鹏CentOS 7和中标麒麟NKASV 7云服务器使用GNOME图形化后鼠标不可用怎么办？ 怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ GPU加速云服务器 出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 父主题： 操作系统管理

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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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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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。 自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术，可以从企业关系型（结构化）数据中，自动学习数据特征和规律，智能寻优特征&ML模型及参数，准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，推理

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单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康状态，是一个综合指标，0代表健康，1代表亚健康，2代表故障。 - instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization

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gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization 显存使用率。 该GPU的显存使用率。 % instance_id，gpu gpu_performance gpu性能状态。 该GPU的性能状态。 - instance_id，gpu

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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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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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