二元减法运算 函数名 $subtract(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的减法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 环境参数 局部参数 二元运算 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用二元减法运算函数： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性

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二元乘法运算 函数名 $multiply(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的乘法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 环境参数 局部参数 二元运算 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用二元乘法运算函数： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性

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二元除法运算 函数名 $divide(intA, intB, intC) 功能说明 实现参数A与参数B的除法运算，C为精度值。其中，参数A、B、C支持以下类型： 数字 环境参数 局部参数 二元运算 -不带精度值除法运算，能除尽，则为除尽后的保留位数，不能除尽，默认保留6位小数，四舍五入规则。

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时，需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据：通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方

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检查节点是否存在gpu设备，gpu驱动是否安装且运行正常。edgectl check gpu无检查节点GPU设备：检查成功返回结果：检查失败返回结果：检查失败时，会打印错误码，用户可以根据错误码在所提供的文档链接中获取相应的帮忙。

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GPU驱动故障 G系列弹性 云服务器 GPU驱动故障 GPU驱动异常怎么办？ GPU驱动不可用 GPU设备显示异常 T4 GPU设备显示异常 GPU实例启动异常，查看系统日志发现NVIDIA驱动空指针访问怎么办？

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赫兹 每张GPU卡的显存频率 GPU卡-PCle带宽 字节/秒 每张GPU卡的PCle带宽 指标清单 GPU视图使用的指标清单如下： 表2 GPU指标说明 指标名称 类型 说明 cce_gpu_gpu_utilization Gauge GPU卡算力使用率 cce_gpu_memory_utilization

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GPU插件检查 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。

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模型转换失败怎么办？ 图片大Shape性能劣化严重怎么办？ 同样功能的PyTorch Pipeline，因为指导要求适配onnx pipeline，两个pipeline本身功能就有差别，如何适配？ AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办？ 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办

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GPU裸金属 服务器 环境配置 GP Vnt1裸金属服务器EulerOS 2.9安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu

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关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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算术运算符 算术运算符包括双目运算与单目运算，这些运算符都将返回数字类型。DLI所支持的算术运算符如表1所示。 表1 算术运算符 运算符 返回类型 描述 A + B 所有数字类型 A和B相加。结果数据类型与操作数据类型相关，例如一个整数类型数据加上一个浮点类型数据，结果数值为浮点类型数据。

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运算符相关示例 嵌套and、or和in { "params": { "sort": "desc", "orderBy": "name", "filter": { "joiner": "and",

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功能说明 实现long型参数A与字符串参数B的加减运算，其中参数A、B支持以下类型： 符合参数说明格式的值 环境参数 局部参数 其它内置函数 使用场景 接口自动化用例中支持在以下场景中使用时间戳加减运算： 请求url路径 请求头 请求体 检查点属性 if判断 for循环中断条件

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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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（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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设置并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到更优。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节

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