CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题： 调度

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Standard/ CCE Turbo Gang调度策略是volcano-scheduler的核心调度算法之一，它满足了调度过程中的“All or nothing”的调度需求，避免Pod的任意调度导致集群资源的浪费。具体算法是，观察Job下的Pod已调度数量是否满足了最小运行数量，当Job的

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内核cpu cgroup的多级混部调度 需求背景 在业务混部场景中，Linux内核调度器需要为高优先级任务赋予更多的调度机会，并需要把低优先级任务对内核调度带来的影响降到最低。原有的在线、离线两级混部调度无法满足业务需求。 为解决此问题，HCE 2.0内核cpu cgroup支持

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调度 功能介绍 基于运输单，安排车辆和司机进行运输 易流云TMS支持直接派车，排班派车，智能找车三种调度方式 应用场景 场景一：已经确定运输车辆及司机，直接安排运输 派车：对于已经安排好车辆和司机的运输单，单击派车按钮，填写车辆和司机信息后，立即派车即可完成调度。 图1 派车1 图2

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部

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，涉及资源配置与调度。合理配置任务的资源占用，可以尽可能地提高资源利用率，进而提高仿真测试并行度，增加算法测试的里程数。 获取并配置算法实际资源占用 创建仿真算法时，需要填写算法镜像占用的CPU以及内存。这个将影响批量仿真子任务的资源调度，在相同资源情况下，算法资源配置越高，同时

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调度 执行作业 执行场景 父主题： API

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装箱调度（Binpack） 装箱调度（Binpack）是一种优化算法，以最小化资源使用量为目标，将资源合理地分配给每个任务，使所有资源都可以实现最大化的利用价值。在集群工作负载的调度过程中使用Binpack调度策略，调度器会优先将Pod调度到资源消耗较多的节点，减少各节点空闲资源碎片，提高集群资源利用率。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1 Host CPU报表主要内容所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load

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Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU：示例执行结果：

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以下是根据Redis负载施加前后一段时间查询的CPU超卖量绘制的图表，可以看到在Redis负载暂停的阶段，CPU超卖量会有一个增长，但在负载重新启动后，CPU超卖量会立即减少。如果在增长的时刻节点调度了其他Pod进来，当负载重新启动后，节点就可能发生CPU争抢，导致Pod驱逐。 使用基于Pod实例画像的资源超卖后

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KcoreSample K核算法 KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 Sh

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调度策略 如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？

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调度概述 CCE支持不同类型的资源调度及任务调度等，可提升应用的性能和集群整体资源的利用率。本文介绍CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、Volcano调度的主要功能。 CPU调度 CCE提供CPU管理策略为应用分配完整的CPU物理核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 功能

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GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群

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cpu: 250m huawei.com/ascend-310: '1' memory: 512Mi requests: cpu: 250m

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