数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式

查看更多 →

Map函数和运算符 下表操作符: [] 描述：[]运算符用于从映射中检索与给定键对应的值。 select age_map['li'] from (values (map(array['li','wang'],array[15,27]))) as table_age(age_map);--

查看更多 →

暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云 服务器 未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

查看更多 →

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。

查看更多 →

在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。 实时感知任务状态 无 并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，通过API调用并行运行加快处理速度。 数据源集成 离线GPU任务对数据源的需求多种多样，处理过程中需要与多种存储产品（例如 对象存储OBS ）

查看更多 →

器规格。 GPU配额（可选） 当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不限制：表示不使用GPU。 独享：单个容器独享GPU。 共享：容器需要使用的GPU百分比，例如设置为10%，表示该容器需使用GPU资源的10%。

查看更多 →

如何并行创建索引？ 答：参考如下方法： --设置maintenance_work_mem参数根据实际情况调整该大小。 gaussdb=# SET maintenance_work_mem = '8GB'; --建表。 gaussdb=# CREATE TABLE table_name

查看更多 →

各个算子的并行情况。 非适用场景： 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行，以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会

查看更多 →

各个算子的并行情况。 非适用场景： 生成计划时间占比很高的短查询场景。 不支持CN上的算子并行。 不支持不能下推的查询并行执行。 不支持子查询subplan的并行，以及包含子查询的算子并行。 资源对SMP性能的影响 SMP架构是一种利用富余资源来换取时间的方案，计划并行之后必定会

查看更多 →

方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

查看更多 →

逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B

查看更多 →

Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

查看更多 →

但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。

查看更多 →

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，

查看更多 →

调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数，即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。

查看更多 →

安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

查看更多 →

安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：

查看更多 →

GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

查看更多 →

GPU节点驱动版本 选择GPU节点驱动版本 CCE推荐的GPU驱动版本列表 手动更新GPU节点驱动版本 通过节点池升级节点的GPU驱动版本 父主题： GPU调度

查看更多 →

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

查看更多 →

删除主机集群下主机 功能介绍 根据主机id删除主机集群下主机。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/resources/host-groups/{group_id}/hosts/{host_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id

查看更多 →