个 每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 128 c7.16xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 256 c7.32xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 16 64 c7.4xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 32 128

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本文以一个2048应用为例，讲述根据该应用编写Dockerfile文件构建镜像并上传至 容器镜像服务 的操作。您可以编写一个Dockerfile文件，以alpine:3.7为基础镜像，来构建一个2048容器镜像。已安装Docker，如未安装可参见安装Docker。已获取2048应用，并将该镜像下载至本地。组织用于隔离镜像，并为租户下用户指定不

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GB，且使用双核处理器，例如：主机规格为8U16G。 建议剩余硬盘空间不低于20 GB。 设置主机CPU支持硬件虚拟化（Intel VT-x或AMD-V虚拟化），设置方法参见设置主机CPU支持硬件虚拟化。 安装VirtualBox更多信息请参考VirtualBox官方文档：https://www.virtualbox

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如何修复虚拟化驱动异常的Windows 弹性云服务器 ？ 问题背景 Windows弹性 云服务器 虚拟化驱动异常（Tools没有正常运行）。为保证弹性云 服务器 的正常使用，请参见本节内容进行修复。 问题描述 弹性云服务器虚拟化驱动异常会影响弹性云服务器服务数据安全、可用性、系统性能。 具体影响的表现：

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确认是否需要优化私有镜像 若当前云服务器为XEN虚拟化类型，需要优化。 若当前云服务器为KVM虚拟化类型，且未包含virtio驱动，需要优化。 若当前云服务器为KVM虚拟化类型，且包含virtio驱动，不需要优化。 操作步骤 您可以执行以下命令，查看当前云服务器的虚拟化类型。 lscpu 如果回显信息中的Hypervisor

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异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：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。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

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生产站点可用区的底层资源池仅支持KVM虚拟化类型，但容灾站点可用区的底层资源池支持XEN和KVM两种虚拟化类型。 此时，容灾站点服务器的云硬盘卸载后，仅支持挂载给虚拟化类型为KVM的弹性云服务器（简称“KVM实例”）使用，不支持挂载给虚拟化类型为XEN的弹性云服务器（简称“XEN实例”）。

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"/var/lib/docker -p rwxa -k docker" 如果有类似下图的回显，则说明存在该问题，需要进行修复，如果无回显则说明节点不受此问题影响。 解决方法 以root用户登录node节点。 执行如下命令： sed -i "/\/var\/lib\/docker -k docker/d"

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本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 init容器不支持进行GPU虚拟化。 对于单张GPU卡：

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 128 c7.16xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 256 c7.32xlarge.2 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 16 64 c7.4xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 32 128

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运维优势 随着云计算和虚拟化技术的发展，IT基础架构的管理向自服务管理、IT服务自动化、横向扩展的服务器、存储及网络架构管理、以及对不同技术领域的统一管理的方向转变。新一代的数据中心管理需求主要有： 有效的控制物理服务器成本 降低数据中心运营成本 降低管理成本 降低数据中心能耗 解决数据中心业务上线周期长的现状

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单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：U CS On Premises GPU采用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。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

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GB，且使用双核处理器，例如：主机规格为8U16G。 建议剩余硬盘空间不低于20 GB。 设置主机CPU支持硬件虚拟化（Intel VT-x或AMD-V虚拟化），设置方法参见设置主机CPU支持硬件虚拟化。 安装VirtualBox更多信息请参考VirtualBox官方文档：https://www.virtualbox

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st配置相同 GPU虚拟化资源：显存 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 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

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以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator: nvidia-{显卡型号}”标签，具体操作步骤请参见为节点添加标签/污点。 图1 为虚拟化节点打标签 步骤二：安装插件 如果您的

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已经使用nvidia.com/gpu资源，则不会转成虚拟化GPU，依然使用整卡资源。 开启GPU虚拟化时，在工作负载中设置nvidia.com/gpu等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式（即设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi资源）的工作负载共用一张

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如何解决Docker客户端push镜像失败的问题 问题描述 在后台Docker登录成功以后，使用Docker客户端上传镜像包时，例如执行如下命令上传： docker push 10.125.54.133:20202/test1/busybox:latest 10.125.54.1

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2”，则说明目的端服务器为XEN虚拟化类型，您需要安装PV driver。 若您的目的端服务器规格的系列号B不为“1”，例如规格为“ s2.small.3”，则说明目的端服务器为KVM虚拟化类型，您需要安装UVP VMTools。 根据3中查询到的目的端服务器虚拟化类型，请您检查目的端服务器中是否已存在PV

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带外网络流入流出速率含义 带宽类别 描述 带外网络流入速率 虚拟化层统计的每秒流入弹性云服务器的网络流量。一般来讲，相对于直接统计的流入弹性云服务器的网络流量会略大。因为虚拟化层会判断消息类型，自动删除一些无用消息。 单位：Byte/s 带外网络流出速率 虚拟化层统计每秒流出弹性云服务器的网络流量。一

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Docker Engine授权插件AuthZ权限绕过漏洞公告（CVE-2024-41110） Docker是一个开源的应用容器引擎，Docker Engine是Docker可移植的容器运行时，而Docker的AuthZ插件可用于控制和限制对Docker守护进程的API请求。 漏洞详情

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