越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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使用资产模型实时计算产线和设备OEE 场景说明 在完成SMT产线和设备模型及资产构建并发布后运行，系统自动根据模型结合资产数据计算引擎，根据设备上报的数据对SMT产线和设备OEE进行实时计算，通过Console的资产监控页面可对设备状态、设备关键属性、设备数据异常告警等进行实时监控。

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删除计算资源 功能介绍 该接口用于删除计算资源。 URI DELETE /v1/{project_id}/computing-resource/{id} 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String

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计算资源说明 每个作业的运行依托的是后面的计算资源，所以需要管理员账号（主账号）提前购买计算资源。 若平台无计算资源，则投递的作业会出现等待情况，直至购买了计算资源或者任务超时才会停止。 单击平台右上角的账号名称，会出现账号的相关操作，包括系统资源，系统配置等。注意这里只有管理员

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计算sha256 功能介绍 计算sha256，加密字段值为uuid。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/sha256/{key} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 key 是 String 关键字，加密字段值为uuid。 最小长度：1 最大长度：16384

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通用计算型 概述 通用计算型专属主机提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不

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通用计算型 通用计算型单元包含的计算资源主要适用于政企用户部署通用类业务到CloudPond上使用的场景，对应华为云E CS 的实例包含C系列，S系列，M系列，kC系列，kM系列，用户可根据机型规格情况选择对应的计算资源商品。具体规格请参考表1。 表1 通用计算型单元 名称 算力配置

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科学计算器 科学计算器，可以计算正弦，正切，指数，加减乘除等。 连接参数 科学计算器连接器使用自定义认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 科学计算器 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description

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查看HetuEngine实例监控页面 查看HetuEngine Coordinator和Worker日志 配置HetuEngine查询容错执行能力 父主题： 使用HetuEngine

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KVM 通用计算型S3 概述 S3型 弹性云服务器 搭载了英特尔® 至强® 可扩展处理器，综合性能显著提升，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，同时可根据工作负载的需要实现性能的突增，具有短期发挥更高性能的能力。 适用场景 网站和Web应用 轻量级数据库及缓存 服务器

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在部门A和部门C中进行分摊。 计算过程常见问题 Pod Request和Used的资源，应该根据哪个来估算成本，进行计算Pod的费用，Pod的CPU、内存使用量等资源指标是动态变化的，如何做到准确的估算？ 在计算成本时的Pod使用量取值为Pod申请量（Request）和实际使用量

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越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到

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non-schedule]。add-labels：添加计算节点标签。delete-labels：删除计算节点标签。stop：停止节点。reboot：重启节点。start：启动节点。schedulable：设置节点可被调度。non-schedule：设置节点不可被调度 命令示例 删除计算节点标签 health edit

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云端建模与计算 提交体积计算作业 查看作业详情 父主题： 堆体测量

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Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment

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列表的操作列。 操作步骤 登录分布式数据库中间件控制台。 在实例管理列表页面，单击目标实例名称，进入实例基本信息页面。 单击“节点扩容”。如果您已经完成创建组操作，请在“组信息”模块中单击“操作”列的“节点扩容”。 在节点扩容页面，选择可用区和节点个数。 您可以单击操作列的“添加

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（可选）点位计算 点位计算特性为可选项，支持点位清洗和点位缩放功能。具体描述请参见点位计算。 使用点位计算特性，会造成一定的性能消耗，性能消耗在10%以内。 点位缩放 增加点位缩放配置，在基于IoT边缘实现OT数采章节的配置上，可以选择增强功能“高级配置 > 点位缩放”。 访问I

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评测分数计算介绍 评分方案介绍 AB类log函数评分方案 AB类均匀权重（Average）评分方案 C类均匀权重评分（Average）方案 父主题： 评测管理

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批量计算 CCE部署使用Kubeflow CCE部署使用Caffe CCE部署使用Tensorflow CCE部署使用Flink CCE部署使用ClickHouse Spark on CCE with OBS安装使用指南

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HetuEngine计算实例重启注意事项 当HetuEngine计算实例处于重启或者滚动重启过程中，请勿对HetuEngine服务和HetuEngine WebUI界面的数据源进行变更操作，包括修改配置，重启等操作。 如果计算实例只有1个Coordinator或者Worker，请勿对计算实例进行滚动重启。

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