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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Hypervisor能实现同一物理机上不同虚拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 CPU隔离 x86架构为

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Hypervisor能实现同一物理机上不同虚拟机之间的资源隔离，避免虚拟机之间的数据窃取或恶意攻击，保证虚拟机的资源使用不受周边虚拟机的影响。用户使用虚拟机时，仅能访问属于自己的虚拟机的资源（如硬件、软件和数据），不能访问其他虚拟机的资源，保证虚拟机隔离安全。 CPU隔离 x86架构为

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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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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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虚拟机服务访问虚拟机服务 启动ASM-PROXY后，虚拟机服务之间可以互相访问，如下图所示。 验证流程 准备两台ECS虚拟机。 虚拟机1请参考部署ASM-PROXY部署PROXY，虚拟机2可以不用部署。但请确保虚拟机间网络正常，且安全组、防火墙已放通。 在虚拟机1上部署httptest应用。

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virt-manager工具 kvm虚拟化软件 虚拟化管理工具virt-manager可以从开源官网下载安装，也可以使用yum源进行安装。 宿主机安装配置要求 制作x86系统镜像时，以CentOS 7.3 64bit操作系统为例，安装时必须选择安装GUI桌面和虚拟化环境。 选择“Server

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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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安装虚拟机 安装虚拟机说明 操作系统分区建议 SUSE 11 SP4 Ubuntu 18.04/Ubuntu 16.04/Ubuntu 14.04/Debian 8.6 SUSE 15/SUSE 12系列 父主题： 安装并配置虚拟机（Linux）

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恢复虚拟机磁盘到原虚拟机 当需要将已经备份的单个虚拟机中的磁盘恢复，用户可以通过该操作将单个虚拟机中的磁盘恢复到原虚拟机。 前提条件 需要恢复的单个虚拟机中的磁盘已经成功执行全量备份，并且备份副本状态为“可用”。 操作步骤 在导航栏上选择“ > VMware”。 在“备份环境”区

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恢复虚拟机磁盘到指定虚拟机 如果您已对虚拟机磁盘进行备份，可参考本节将已备份的磁盘恢复到指定虚拟机。恢复前请确保目标虚拟机与备份虚拟机的磁盘控制器类型一致，否则将导致恢复失败。 前提条件 需要恢复的单个虚拟机中的磁盘已经成功执行全量备份，并且备份副本状态为“可用”。 操作步骤 在导航栏上选择“

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虚拟机治理 方案介绍 约束与限制 部署ASM-PROXY 验证服务访问 流量治理 卸载ASM-PROXY

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配置虚拟机 安装virtio驱动 在Windows虚拟机中安装Virtualbox增强功能 安装Cloudbase-Init（可选） 安装一键式重置密码插件（可选） 父主题： 基于VirtualBox使用ISO创建Windows镜像

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创建虚拟机 创建空虚拟机 安装Linux操作系统 父主题： 基于VirtualBox使用ISO创建Linux镜像

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盘等）进行了虚拟化分配，然后通过这些虚拟化的硬件资源组成了虚拟机，并在上面运行一个完整的操作系统，每个虚拟机需要运行自己的系统进程。而容器内的应用进程直接运行于宿主机操作系统内核，没有硬件资源虚拟化分配的过程，避免了额外的系统进程开销，因此使得Docker技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。

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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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创建虚拟机 环境要求（仅Windows镜像涉及） 工具准备 使用 镜像服务 的ISO镜像功能创建虚拟机 使用virt-manager工具创建虚拟机

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