04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11.6-ubuntu20.04 MindSpore2.0.0 and MindQuantum0.9.0 CPU 是 是

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"cond:operation:status" : "normal", "info:cpu:name" : "Intel SkyLake 6151 3.0GHz / Intel Cascade Lake 6278 2.6GHz", "info:gpu:name"

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支持AI加速型节点（搭载海思Ascend 310 AI处理器），适用于图像识别、视频处理、推理计算以及机器学习等场景 支持配置docker baseSize 支持命名空间亲和调度 支持节点数据盘划分用户空间 支持集群cpu管理策略 支持集群下的节点跨子网（容器隧道网络） v1.13.7-r0 主要特性：

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华为机器翻译（体验） 华为云自言语言处理服务机器翻译功能。机器翻译（Machine Translation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务，帮助用户跨语言沟通，可用于文档翻译等场景中，包含“文本翻译”和“语种识别”执行动作。 约束与限制 体验次数，每天5次。 连接参数

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每分钟累积积分计算公式如下： 每分钟累计的CPU积分 = 1个CPU积分 x (基准CPU计算性能 - 实际CPU计算性能) 以t6.large.1为例，基准CPU计算性能为40%，当 云服务器 实际计算性能为10%时，1分钟可以累积0.3个CPU积分。 关机对CPU积分的影响 CPU积分变化因计费模式和网络类型而异。

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考使用迁移任务在线迁移Redis实例。 父主题： Redis使用

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语句执行的开始时间。 min_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最小CPU时间，单位为ms。 max_cpu_time bigint 语句在所有DN上的最大CPU时间，单位为ms。 total_cpu_time bigint 语句在所有DN上的CPU总时间，单位为ms。 query

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AI CPU算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题，导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行，没有充分利用AI CORE的资源，从而导致计算性能较差，影响训练速度。部分场景下，可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子，从而提升训练性能。 当前对AICPU算子识别到的调优方式主要包含两种：

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如何解决SR-IOV场景下win7 弹性云服务器 安装82599网卡驱动报错？ 问题描述 从Intel官网下载最新的20.4.1版本驱动包（下载地址：https://downloadcenter.intel.com/search?keyword=Intel++Ethernet+Connections+CD），该版本驱动包在Windows7

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最低要求 建议配置 Windows客户端 CPU：i5 双核 内存：4G 硬盘可用空间：3G CPU： Intel i7 四核及以上 内存： 8GB及以上 硬盘可用空间： 8GB及以上 Mac客户端 CPU：4核 内存：4G 硬盘可用空间：3G CPU：4核 内存：4G 硬盘可用空间：8GB及以上

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Demo的编译运行过程中请满足如下硬件要求。 SDK类型 硬件要求 说明 Intel芯片版（x86_64） Mac设备 Intel芯片版在所有Mac设备上均可使用 M系列芯片版（arm64） 苹果自研M系列设备 M系列芯片版在苹果自研M系列设备上有更好的性能，内存和CPU占用均大幅度下降 环境要求 在Mac Native

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0及以上集群版本 硬件要求 DataCheck对硬件的要求如表3所示。 表3 表3 DataCheck硬件环境要求 硬件 配置 CPU AMD或Intel Pentium （最小频率：500 MHz） 最小内存 1 GB 磁盘空间 1 GB 软件要求 操作系统要求 DataCheck兼容的操作系统如表4所示。

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环境确认 服务器确认 在环境准备完成之后，开始部署前，根据部署清单里面的信息，确认是否满足要求。防止因为不满足要求而导致的部署失败和后期可能出现的使用不正常。 根据部署清单确认 CPU、内存、硬盘是否一致。 查看 CPU 查看 CPU个 数： 输入命令： cat /proc/cpuinfo

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2008R2sp1及以上、2012、2016 处理器 Intel® Pentium™ 4 1.5 GHz 或等效 AMD® 处理器（最低） Intel® Core™ i5-10400 或 AMD® Ryzen™ 5 3600 CPU 或更高版本（推荐） RAM 2GB（最低） 8GB（推荐）

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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模型的低门槛、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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"code" : "modelarts.vm.cpu.2u", "unit_num" : 1 }, "category" : "CPU", "description" : "Intel CPU通用规格，用于快速数据探索和实验", "feature"

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在HPC集群上运行Intel MPI 2018-03-23 第四次正式发布。 增加 裸金属服务器场景典型应用 2017-12-15 第三次正式发布。 修改 创建支持IB网卡的弹性云服务器 2017-09-30 第二次正式发布。 增加 IPoIB功能简介 Intel MPI 在HPC集群上运行Intel

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其

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TaurusDB实例CPU升高定位思路 TaurusDB实例CPU升高或100%，引起业务响应慢，新建连接超时等。 场景1 慢查询导致CPU升高 问题原因：大量慢SQL导致实例CPU升高，需要优化相应的慢SQL。 排查思路： 查看CPU使用率和慢日志个数统计监控指标。 如果慢日志

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变更实例的CPU和内存规格 当您购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其计算任务由其

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 当用户购买的实例的CPU和内存规格无法满足业务需要时，可以在控制台进行CPU和内存规格变更。 使用须知 用户既可以扩大规格，也可以降低规格。 节点规格变更采用滚动方式，单个节点耗时约5-10分钟，总时长与节点数量有关。 正在进行变更的节点，其

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