95%"; 插入性能 Bucket存储 Bucket存储就是数据分片的一个手段，与分区技术类似，也就是具有相同属性值的数据存储在一起，这样带来的好处就是：存储和计算之间的映射调整比较容易，只有这样才能实现计算和存储的分层弹性，计算资源按需拉起。 比如8个Bucket，如果有2个DN节点

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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监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理 父主题： 调度

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创建GPU函数 GPU函数概述 自定义镜像 方式创建GPU函数 定制运行时方式创建GPU函数 父主题： 创建函数

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GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：U CS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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GPU故障处理 前提条件 如需将GPU事件同步上报至AOM，集群中需安装云原生日志采集插件，您可前往AOM服务查看GPU插件隔离事件。 GPU插件隔离事件 当GPU显卡出现异常时，系统会将出现问题的GPU设备进行隔离，详细事件如表1所示。 表1 GPU插件隔离事件 事件原因 详细信息

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tate，在RocksDB中作为一条记录存储，value是整个map，而使用MapState，在RocksDB中作为N条记录存储，这样做的好处是当进行查询或者修改可以只序列化一小部分数据，当将map作为整体存储时每次增删改都会产生很大的序列化开销。对于List数据，使用ListState可以无需序列化动态添加元素。

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会议。 场景二：团队在试着开站立会议，不知道站立会议有什么价值，好像开和没开没有什么区别。针对这种情况，是因为团队没有尝到站会的价值带来的好处，团队没有概念，同样缺乏最佳实践。 综上，不管是第一种还是第二种情况，都需要对站会的价值进一步理解，也就是为什么要开站会，它的意义是什么？

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从语法树反解析出DDL，DDL反解析能够将DDL命令转换为JSON格式的语句，并提供必要的信息在目标位置重建DDL命令。与原始DDL命令字符串相比，使用DDL反解析的好处包括： 解析出来的每个数据库对象都带有Schema，因此如果使用不同的search_path，也不会有歧义。 结构化的JSON和格式化的输

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支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存，带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎，

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是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启 云服务器 ，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障

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GPU卡 GPU时钟频率 cce_gpu_memory_clock GPU卡 GPU显存频率 cce_gpu_graphics_clock GPU卡 GPU图形处理器频率 cce_gpu_video_clock GPU卡 GPU视频处理器频率 物理状态数据 cce_gpu_temperature

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在弹出的确认框中，单击“删除”，即可删除该字段。 为对象添加索引 对象创建完成后，支持为对象添加索引。一个实体上最多允许定义10个自定义索引。创建索引的好处在于，通过索引可确保数据的唯一性、加快数据的检索速度、加快表之间的连接、减少分组和排序时间等。 在应用设计器的左侧导航栏中，选择“数据”。

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从语法树反解析出DDL，DDL反解析能够将DDL命令转换为JSON格式的语句，并提供必要的信息在目标位置重建DDL命令。与原始DDL命令字符串相比，使用DDL反解析的好处包括： 解析出来的每个数据库对象都带有Schema，因此如果使用不同的search_path，也不会有歧义。 结构化的JSON和格式化的输

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了。注意这里对每个用户故事进行了ID标注，同样也是为了后续可以容易进行引用。 你可能会问，那我用思维导图一类的工具不是更好么？电子化工具的好处是对信息的保存和分享方便，但是在团队讨论中，我们更加重视团队讨论的氛围、聚焦和整体效率，如果使用电子化工具，就无法让每个人都可以同时对这张

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constraint_exclusion缺省被打开，通常用来实现表分区。为所有的表打开它时，对于简单的查询强加了额外的规划，并且对简单查询没有什么好处。如果不用分区表，可以关掉它。 cursor_tuple_fraction 参数说明：优化器估计游标获取行数在总行数中的占比。 参数类型：USERSET

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到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为 服务器 的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP

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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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选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本

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GPU实例故障分类列表 GPU实例故障的分类列表如表1所示。 表1 GPU实例故障分类列表 是否可恢复故障 故障类型 相关文档 可恢复故障，可按照相关文档自行恢复 镜像配置问题 如何处理Nouveau驱动未禁用导致的问题 ECC错误 如何处理ECC ERROR：存在待隔离页问题 内核升级问题

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etes默认GPU调度模式（支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载）。 在工作负载中声明nvidia.com/gpu资源（即配置nvidia.com/gpu为小数，例如0.5）时将通过虚拟化GPU提供，实现GPU显存隔离，按照设定值的百分比为容器分配GPU显存（例如分配0

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