能。 提供高性能、异构的基础设施（x86 服务器 、GPU加速型服务器、Ascend加速型服务器），容器直接运行在物理服务器上。 使用Kata容器提供虚拟机级别的安全隔离，结合自有硬件虚拟化加速技术，提供高性能安全容器。 多集群统一管理，容器负载统一调度，使用上无需感知集群存在。 基

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AI套件（NVIDIA GPU）插件：2.0.5及以上版本 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 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

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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%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。

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成功申请到GPU资源 紧急 获取GPU信息失败 边缘节点配置GPU使能时，查询GPU信息失败 成功查询到GPU信息 紧急 AK/SK无效 EdgeHub连续10次分发临时AK/SK，检测到过期或者状态异常 EdgeHub成功分发临时AK/SK 重要 应用重启 应用容器异常重启 无需清除

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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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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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请输入存储卷的子路径，将存储卷中的某个路径挂载至容器，可以实现在单一Pod中使用同一个存储卷的不同文件夹。如：tmp，表示容器中挂载路径下的数据会存储在存储卷的tmp文件夹中。不填写时默认为根路径。 权限 只读：只能读容器路径中的数据卷。 读写：可修改容器路径中的数据卷，容器迁移时新写入的数据不会随之迁移，会造成数据丢失。

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containers：Pod中容器的定义。 image：创建容器使用的镜像。 resources.limits：容器使用资源的大小限制，即容器使用的资源不能超过这个限制。 resources.requests：容器申请使用资源的大小。 Nginx负载创建完后，您可以在云容器实例控制台云容器实例控制台查看到负载。

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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：

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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：

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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

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GPU实例故障处理流程 GPU实例故障处理流程如图1所示，对应的操作方法如下： CES监控事件通知：配置GPU的CES监控后会产生故障事件通知。 故障信息收集：可使用GPU故障信息收集脚本一键收集，也可参考故障信息收集执行命令行收集。 GPU实例故障分类列表：根据错误信息在故障分类列表中识别故障类型。

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参见产品价格详情。 对于GPU加速型Pod（仅GPU型命名空间下才可以选择），Pod中只有一个容器能使用GPU，如果您的Pod中有多个容器，您可以通过开启GPU这个开关选择哪个容器使用GPU。 您还可以为容器做如下高级设置： 存储：支持挂载持久化卷到容器中，以实现数据文件的持久化

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NVIDIA GPU驱动漏洞公告（CVE-2021-1056） 漏洞详情 NVIDIA公布了关于NVIDIA GPU驱动的一个漏洞CVE-2021-1056，该漏洞是存在于NVIDIA GPU驱动程序中与设备隔离相关的安全漏洞。当容器以非特权模式启动，攻击者利用这个漏洞，通过在容器中创建

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在U CS 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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:8之间 一个Pod内最多支持5个容器，单个容器最小配置是0.25核、0.2GB，最大同容器实例的最大配置 Pod中所有容器和InitContainer（启动容器）规格中的request和limit相等 详情请参见Pod规格计算方式。 GPU加速型Pod提供NVIDIA TeslaV100

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共享资源池由云容器实例CCI服务的 Serverless Container（无服务器容器）引擎支撑。让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 使用云容器实例，您不再需要关注集群和服务器，通过简单的配置即可快速创建容器负载。如果作业是成熟稳定的，建议您使用云容器实例环境，可以省去对资源的关注。

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兼容Kubernetes默认GPU调度模式 开启GPU虚拟化后，默认该GPU节点不再支持使用Kubernetes默认GPU调度模式的工作负载，即不再支持使用nvidia.com/gpu资源的工作负载。如果您在集群中已使用nvidia.com/gpu资源的工作负载，可在gpu-device-p

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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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GPU虚拟化概述 UCS 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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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%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。

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