MiB，其中示例Pod使用了4837MiB。 通过kubectl命令行创建GPU虚拟化应用 登录集群master节点，使用kubectl连接集群。 创建使用GPU虚拟化的应用。创建gpu-app.yaml文件，内容如下： 当前支持隔离显存或同时隔离显存与算力，暂不支持设置为仅隔离算力，即不支持单独设置volcano

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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计算在云 Sdk::GetSolution 父主题： 改造功能模块说明

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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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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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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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计算与缓存服务安装 计算与缓存服务安装全部使用普通用户，执行：su - dpe 配置相互解析 :vi /etc/hosts ip 主机名 配置免密登录 :ssh-keygen ssh-copyid 主机名 所有节点都需要执行 上传dpe-open-space-cache-svcs-x

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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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专属计算集群服务是专属云解决方案中的核心服务，为专属云解决方案提供了计算专属的能力，专属云为隔离的区域，用户需开通专属云后才能申请物理设备资源使用专属计算集群服务，专属计算集群服务为专属云中各服务提供了计算资源进行使用。 在专属云内，计算资源不计费，使用用户已申请的设备节点计算资源。

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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，不支持使用Autoscaler插件自动扩缩容GPU虚拟化节点。

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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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创建数据集 创建数据集，以MySQL类型为例。 发布数据集 发布数据集。 创建分析型作业 创建多方安全计算作业。 保存分析性作业 保存多方安全计算作业。 执行作业 执行多方安全计算作业。 查询作业结果 查询分析作业执行结果。 准备数据 在调用API之前(分析类型)，您需要准备如下数据。

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云应用平台采用规划与设计 产品介绍 常见问题 计费说明 父主题： 咨询与规划

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20/无 通用计算增强型C7h 概述 C7h型 弹性云服务器 搭载第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器，基于华为云vRoCE技术支持微秒级RDMA网络，满足HPC仿真类紧耦合业务对于高带宽、低时延的网络诉求。 适用场景 高性能计算场景、仿真计算 大数据类应用 AI训练与推理 规格 表5

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计算 弹性 云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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应用与镜像 应用发布镜像制作流程 应用发布的镜像制作流程如图1所示。 图1 应用发布镜像制作流程 应用仓库 镜像制作 管理镜像任务 父主题： 管理员操作指南

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向量计算接口与函数 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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准备GPU虚拟化资源 本文介绍如何在使用GPU虚拟化能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 Huawei Cloud EulerOS 2.0 GPU类型 T4、V100 GPU驱动版本 470.57

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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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。 提高效率 按需发放，快速部署与扩容，加速产品上市时间和缩短科研周期。 使用灵活 在镜像模板中预制MPI库、编译库及优化配置，加快环境部署。 企业分支、科研组织机构等跨全球地理位置进行及时协同工作，提高效率。 可以利用公有云的跨地域能力，共享计算资源，海量数据，并能实现云端大数据分析。

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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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