成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real

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vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不稳定。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。 通用计算型弹性 云服务器 与通用计算增强型实例相比，更侧重于资源性能的共享，无法保证实例计算性能的稳定，但是性价比更高，适用

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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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管理HetuEngine计算实例 配置HetuEngine资源组 配置HetuEngine Worker节点数量 配置HetuEngine维护实例 配置HetuEngine Coordinator运行的节点范围 导入导出HetuEngine计算实例配置 查看HetuEngine实例监控页面

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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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计算节点扩容 随着业务数据的增加，为了提高实例业务稳定性，您可对DDM实例节点进行扩容。 使用须知 计算节点扩容期间，服务不中断，不影响业务的正常运行。 请在业务低峰时间段进行节点扩容操作。 请确保实例关联的数据节点状态正常并且没有进行其他操作。 一个DDM实例最多支持32个节点。

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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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计算节点API 获取用户token 可信计算节点管理 连接器管理 数据集注册管理 任务管理 通知管理 数据集管理 多方安全计算作业管理 可信联邦学习作业管理 联邦预测作业管理 作业实例管理 联邦学习作业管理

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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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计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中，可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建

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计算节点控制台系统的网络端口。 部署配置相关参数 部署方式 当前版本支持云租户部署和边缘节点部署。 云租户部署：数据上云的用户可以选择“云租户部署”，可信计算节点部署在华为云租户的虚拟私有云VPC中，可信计算节点组件部署在基于华为云CCE服务的容器中。关于CCE集群的更多信息可参考CCE。 当前仅支持直接创建

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多方安全计算场景 场景描述 组合架构 可验证代码示例 父主题： 使用场景

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批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark

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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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科学计算大模型 气象/降水模型 海洋模型 父主题： API

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节点查询内存占jvm内存的比例，默认值0.7。当参数等于0时计算功能关闭，且JVM配置中-Xmx值需满足大于或者等于Coordinator或者Worker配置的memory.heap-headroom-per-node与query.max-memory-per-node之和。 0

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及高性能计算集群来解决大型计算问题，管理节点对计算任务进行分解，交给不同的计算节点完成计算。 各种业务场景下，因数据处理量、计算任务关联关系等不同，对计算能力、存储效率、网络带宽及时延要求有各自侧重。 HPC的应用场景 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、

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科学计算大模型训练常见报错与解决方案 科学计算大模型训练常见报错及解决方案请详见表1。 表1 科学计算大模型训练常见报错与解决方案 常见报错 问题现象 原因分析 解决方案 创建训练任务时，数据集列表为空 创建训练任务时，数据集选择框中显示为空，无可用的训练数据集。 数据集未发布。

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信任模型（非黑即白），变成基于持续风险评估和逐次授权的动态信任模型。 零信任不根据网络空间位置决定可信度，其重心在于保护资源，而不是网段。与传统安全理念对比，它将网络防御的重心从静态的、基于网络的边界转移到了用户、设备和资源上。所有的资源（如人/物/终端/应用/网络/数据/供应链

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application/json { "user_name":"user_name", //创建计算节点时的“计算节点登录名称” "password":"password" //创建计算节点时的“登录密码” }' 获取Token 后，再调用其他接口时（以获取可信节点详情接口为例），

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，从而通过身份认证。 AK（Access Key ID）：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK（Secret Access Key）：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。

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