GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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 →

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 →

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。

查看更多 →

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

查看更多 →

二元加法运算 函数名 $add(intA, intB) 功能说明 实现参数A与参数B的加法运算。其中，参数A、B支持以下类型： 数字 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加法运算函数： 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

查看更多 →

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 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 if判断

查看更多 →

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 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 if判断

查看更多 →

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 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。

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 →

SELECT 2 || ARRAY[1]; _col0 -------- [2, 1] (1 row) Array函数 下标运算符: [] 下标运算符 [] 用于获取数组中对应位置的值。 SELECT ARRAY[5,3,41,6][1] AS first_element; --

查看更多 →

逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true，则为true a AND b OR 两个值其中一个为true，则为true a OR b NOT 值为false，结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值： a b a AND

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 →

用户提供更加便捷、高效的GPU计算服务，有效承载AI模型推理、AI模型训练、音视频加速生产、图形图像加速等加速工作负载。 GPU函数主要使用于：仿真、模拟、科学计算、音视频、AI和图像处理等场景下，使用GPU硬件加速，从而提高业务处理效率。 表1 GPU函数规格 卡型 vGPU 显存（GB）

查看更多 →

。 也支持通过部署在弹性云服务器中的PFS客户端（obsfs工具），按照POSIX文件语义读写数据；通过obsfs用户可以将创建的并行文件系统挂载到云端Linux服务器上并能像操作本地文件系统一样对并行文件系统内的文件和目录进行在线处理，包括：创建、删除文件/目录，重命名文件/目录，修改写文件等操作。

查看更多 →

主机 直连接入（内网） 华为云主机，使用直连接入（内网）的方式。 选择UniAgent版本。 复制LINUX命令，登录到ecs中去执行。 代理接入可参考《应用运维管理AOM用户指南》的“代理区域管理”章节。 直连接入（公网） 非华为云主机，使用直连接入（公网）的方式。跨regio

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 →

单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 使用GPU虚拟化后，不支持init容器。 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 →

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 →