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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）和多种消息产品（例如消息队列）进行频繁交互。 功能优势 函数计算为

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概述 Serverless GPU是一种高度灵活、高效利用、按需分配GPU计算资源的新兴云计算服务。GPU能力Serverless化，通过提供一种按需分配的GPU计算资源，在一定范围内有效地解决原有GPU长驻使用方式导致的低资源利用率、高使用成本和低弹性能力等痛点问题。本文将介绍Serverless

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。 G1型云服务器，关机后资源会被释放，下次开机时如果后台资源不足，可能会导致云服务器开机失败。如果您需要长期使用该云服务器，建议保持开机状态或者选择“包年/包月”计费模式。 G1型弹性云服务器不支持规格变更。 规格为g1.2xlarge.8的弹性云服务器，不支持使用云平台提供的

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Platform, CVR），基于华为云基础设施多元架构、极致性能、端边云融合等优势，依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累，针对3D应用云流化以及强交互类VR场景，面向教育培训、文化旅游、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业，使用云渲染流化技术实现3D及VR内容云上实时渲染、编码、推流并提

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集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： SELECT

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GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 基于GPU监控指标的弹性伸缩实践 GPU故障处理 父主题： 调度

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案 方案优势 华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。

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并行导入 GaussDB提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_if_no_file

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并行DDL 传统的DDL操作基于单核和传统硬盘设计，导致针对大表的DDL操作耗时较久，延迟过高。以创建二级索引为例，过高延迟的DDL操作会阻塞后续依赖新索引的DML查询操作。 云数据库 GaussDB(for MySQL)支持并行DDL的功能。当数据库硬件资源空闲时，您可以通过并

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并行导入 GaussDB(DWS)提供了并行导入功能，以快速、高效地完成大量数据导入。介绍GaussDB(DWS)并行导入的相关参数。 raise_errors_if_no_files 参数说明：导入时是否区分“导入文件记录数为空”和“导入文件不存在”。raise_errors_

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Platform, CVR），基于华为云基础设施多元架构、极致性能、端边云融合等优势，依托华为在处理器、GPU等领域多年技术积累，针对3D应用云流化以及强交互类VR场景，面向教育培训、文化旅游、医疗健康、工业制造、游戏娱乐等行业，使用云渲染流化技术实现3D及VR内容云上实时渲染、编码、推流并提

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集合运算SELECT UNION INTERSECT EXCEPT 父主题： Spark SQL语法参考（即将下线）

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运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符

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高可靠跨AZ容灾，RPO等于0；两地三中心容灾，有效地应对地域灾害所导致的系统灾难。跨AZ容灾，RPO等于0；两地三中心容灾，有效地应对地域灾害所导致的系统灾难。低成本不需额外购买第三方容灾软件；主系统正常运行时，容灾系统不需要启动计算资源，有效降低成本。不需额外购买第三方容灾软件；主系统正常运行时，容灾系统不需要启动计算资源，有效降低成

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运算符 关系运算符 算术运算符 逻辑运算符

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GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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怎样查看GPU加速型云服务器的GPU使用率？ 问题描述 Windows Server 2012和Windows Server 2016操作系统的GPU加速型云服务器无法从任务管理器查看GPU使用率。 本节操作介绍了两种查看GPU使用率的方法，方法一是在cmd窗口执行命令查看GPU使用

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多机多卡数据并行-DistributedDataParallel(DDP) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式

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