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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数据中心 登录日志 操作日志

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数据中心 新建数据集（文件） 数据中心数据集页面右上角单击新建数据集，目前观远数据支持各类主流数据库、常用文件、SaaS源和融合数据。（此处以文件和数据库为例） 图1 新建数据集 选择文件，勾选常用文件类型，进入下一步。上传本地文件，可选择需要的工作簿批量上传，可预览表中30行数据。

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数据中心 应用场景说明 使用数据中心

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数据中心 转换器管理 连接器管理 数据源管理 数据集管理

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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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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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使用数据中心 查找数据表 预览数据表 复制数据表名 收藏/取消收藏数据表 配置个人备注? 导出清单和进入数据源中心 父主题： 数据中心

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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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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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VMware混合云备份，为用户数据中心的VMware虚拟化环境，提供虚拟机整机粒度的备份功能。用户可以选择公有云作为异地灾备站点，将线下的VMware虚拟机备份上公有云，当本地发生人为误操作、软件升级失败、病毒入侵等事件时，可以通过云上的备份数据恢复用户线下的数据中心的VMware虚拟机；

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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。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator: nvidia-{显卡型号}”标签，具体操作步骤请参见为节点添加标签/污点。 图1 为虚拟化节点打标签 步骤二：安装插件 如果您的

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PU显卡型号。 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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数据中心级自动切换 当MAS发生脑裂或主机房故障导致MAS自身异常时，此时用户可以通过配置来决定是否让应用的数据中心进行自动切换。 数据中心级自动切换配置 登录MAS控制台，在“多活管理”页面单击实例，进入实例控制台。 在页面顶端导航栏选择“全局配置”。 进入“数据中心级自动切换”页面，单击“是否自动切换”开关。

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在CloudPond上部署政企本地办公业务 应用场景 某用户为了将现有运行在数据中心虚拟化环境中的办公系统业务进行云化转型升级，在了解了CloudPond产品的特性后，用户决定将CloudPond部署到自有数据中心，并将业务现状进行了如下梳理： 因为使用场景的需要，办公业务没有迁移到公有云的目标。

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支持数据中心水冷方式的工况数据生成，包含：环境温湿度、IT负载能耗、制冷系统运行数据等。覆盖EC（电制冷）、FC（完全自然冷）等制冷模式，数据规模可定制。DC PUE 优化场景：提供冷冻水空调制冷系统的运行数据、环境数据、IT负载数据，用于AI算法训练，实现AI智能降低数据中心（DC）能源利用效率（PUE：Power Usage Effe

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利用Edge远程在线采集 通过调用API在线采集云平台资源 利用Edge远程在线采集 适用于公有云、私有云（如VMware、Hyper-V等虚拟化环境）以及数据中心（IDC）部署，或者以上部署方式的混合场景。迁移中心 MgC利用部署在源端网络中的Edge设备完成数据采集。 数据采集架构图，如图1所示。

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运维优势 随着云计算和虚拟化技术的发展，IT基础架构的管理向自服务管理、IT服务自动化、横向扩展的 服务器 、存储及网络架构管理、以及对不同技术领域的统一管理的方向转变。新一代的数据中心管理需求主要有： 有效的控制物理服务器成本 降低数据中心运营成本 降低管理成本 降低数据中心能耗 解决数据中心业务上线周期长的现状

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在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化资源的无状态负载，并将GPU申请量设为大

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