合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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每张GPU卡的不健康的GPU虚拟化设备的数量 容器显存分配量 字节 容器所能使用的显存上限 容器算力使用率 百分比 每个容器的算力使用率 计算公式：XGPU设备上容器算力使用量 / XGPU设备算力总量 容器显存使用量 字节 每个容器的显存使用量 容器显存使用率 百分比 每个容器的显存使用率 计算公式：XGPU设备上容器显存使用量

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什么是容器批量计算 容器批量计算（Batch Container Engine，简称BCE）服务聚焦泛互联网行业，重点围绕HPC、AI/大数据、基因等场景构建解决方案和竞争力，基于云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）、云容器实例（Cloud Container

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单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGPU服务的隔离功能不支持以UVM的方式申请显存，即调用CUDA

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什么是容器批量计算 容器批量计算（Batch Container Engine，简称BCE）服务聚焦泛互联网行业，重点围绕多媒体处理、AI计算、基因等场景构建解决方案和竞争力，基于CCE、CCI、IEF等基础设施，提供多集群、多任务/异构资源混合调度能力，并支持多队列管理，方便多

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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更轻松的迁移 由于Docker确保了执行环境的一致性，使得应用的迁移更加容易。Docker可以在很多平台上运行，无论是物理机、虚拟机、公有云、私有云，甚至是笔记本，其运行结果是一致的。因此用户可以很轻易地将在一个平台上运行的应用，迁移到另一个平台上，而不用担心运行环境的变化导致应用无法正常运行的情况。

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GPU虚拟化概述 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，可以完全由用户定义使用的GPU数量，提高GPU利用率。

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单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。 使用GPU虚拟化后，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。 XGP

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什么是安全容器？ 安全容器这个概念主要与普通容器进行比较的。 和普通容器相比，它最主要的区别是每个容器（准确地说是pod）都运行在一个单独的微型虚拟机中，拥有独立的操作系统内核，以及虚拟化层的安全隔离。因为云容器实例采用的是共享多租集群，因此容器的安全隔离比用户独立拥有私有Kub

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0%释放算力资源。结合华为自研擎天软硬协同架构，支持高带宽、低时延云存储、云网络访问性能；满足企业数据库、大数据、容器、HPC、AI等关键业务部署密度和性能诉求。 敏捷的部署效率 裸金属服务器 基于擎天加速硬件支持云磁盘作为系统盘快速发放；分钟级资源发放，基于统一console控制

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计算 弹性云服务器 ECS 裸金属 服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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其他运行Docker的机器上使用。 Kubernetes Kubernetes是一个开源的容器编排部署管理平台，用于管理云平台中多个主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。使用Lite

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容器 云容器引擎 CCE 容器镜像服务 SWR 父主题： SCP授权参考

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容器 合理分配容器计算资源 升级实例过程中实现业务不中断 通过特权容器功能优化内核参数 使用Init容器初始化应用 容器与节点时区同步 容器网络带宽限制的配置建议 使用hostAliases参数配置Pod的/etc/hosts文件 CCE容器中 域名 解析的最佳实践 CCE中使用x86和ARM双架构镜像

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机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。 集群服务：支持购买集

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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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准备GPU虚拟化资源 本文介绍如何在使用GPU虚拟化能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 GPU驱动版本 470.57.02、510

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创建GPU虚拟化应用 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。

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