GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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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

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MRS 集群部署方案说明 MRS当前提供的“分析集群”、“流式集群”和“混合集群”采用固定模板进行部署集群的进程，无法满足用户自定义部署管理角色和控制角色在集群节点中的需求。 如需自定义集群部署方式，可在创建集群时的“集群类型”选择“自定义”，实现用户自主定义集群的进程实例在集群节点中的部署方式。

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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。

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GPU虚拟化概述 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。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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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方案概述 方案应用 HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 方案架构 方案优势 降低TCO 可以按需

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异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化 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。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，可以完全由用户自己定义使用的GPU

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将会暂时中断您的业务”，单击“确定”。 （可选）升级集群版本 参考CCE集群升级指南进行集群版本升级，推荐升级到1.28版本。 创建新网格 根据如下支持列表选择创建基础网格。 表1 网格版本支持的集群版本 网格版本 CCE集群版本 1.8 1.15-1.21 1.13 1.21-1

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新建集群和网格迁移方案 请务必确保准备工作完成。 请根据自身需求选择集群版本和网格版本，推荐使用最新集群和网格版本。 新建集群和网格 登录CCE控制台选择在当前企业版集群所在的同VPC下创建集群。 在应用服务网格ASM控制台 ，创建基础版本网格，选择步骤1新建的集群。 在新建的网

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Doris集群高可用方案概述 支持MySQL协议的客户端通过FE与Doris集群建立连接，为了防止单点故障通常需要部署多个FE节点，并在多个FE上部署负载均衡来实现Doris的高可用。 根据不同业务的使用场景，可以选择如下的方式配置Doris高可用功能： 业务侧代码实现 SDK ELB负载均衡

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5及以上版本 步骤一：开启GPU虚拟化 集群中需要同时安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件和Volcano调度器插件。 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，在左侧选择“配置中心”。 切换至“异构资源配置”页签，开启“GPU虚拟化”。 集群默认驱动：集群中GPU节点默认使用的

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 256 c7.16xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 512 c7.32xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 表2 内存优化型 弹性云服务器 的规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称 虚拟化类型 M3型 8

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SCSI共享盘：当您使用共享盘时，需要结合分布式文件系统或者集群软件使用。由于多数常见集群需要使用SCSI锁，例如Windows MSCS集群、Veritas VCS集群和CFS集群，因此建议您结合SCSI使用共享盘。 如果将SCSI共享盘挂载至ECS时，需要结合云 服务器 组的反亲和性一同使用，SCSI锁才会生效。

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GPU加速型 AI加速型 弹性 云服务器 -物理机 基于擎天架构，使用裸金属虚拟化技术的弹性云服务器类型，该类型的物理机资源和虚拟机资源处于同一个资源池，可实现动态混合调度。 通用计算增强型 裸金属服务器 基于裸金属服务器部署容器服务，提供高性能和低延迟的计算能力。 裸金属服务器的规格信息请参见裸金属服务器实例家族。

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containerd 插件 集群中需要同时安装以下插件： volcano插件：1.10.1及以上版本 gpu-device-plugin插件：2.0.0及以上版本 步骤一：纳管并标记GPU节点 如果您的集群中已有符合基础规划的GPU节点，您可以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。

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仅支持配置一致GPU使用模式，不支持混合配置虚拟化和非虚拟化模式。 使用GPU虚拟化后，该GPU节点不再支持调度使用共享GPU资源的工作负载。 通过控制台创建GPU虚拟化应用 登录UCS On Premises集群控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建负载”。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。 GPU虚拟化 NPU调度 C

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SCSI共享盘：当您使用共享盘时，需要结合分布式文件系统或者集群软件使用。由于多数常见集群需要使用SCSI锁，例如Windows MSCS集群、Veritas VCS集群和CFS集群，因此建议您结合SCSI使用共享盘。 如果将SCSI共享盘挂载至ECS时，需要结合云服务器组的反亲和性一同使用，SCSI锁才

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要购买一个CCE集群。在ModelArts控制台购买Lite Cluster集群时，ModelArts的资源池会先纳管这个CCE集群，然后根据用户设置的规格创建相应的计算节点（BMS/ECS）。随后，CCE会对这些节点进行纳管，并且ModelArts会在CCE集群中安装npuDr

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