着性能和服务质量的平衡点。面对这样复杂的场景，应该如何化繁为简，帮助用户有步骤的提升资源利用率和控制成本呢？ CCE通过多年在混合部署领域的探索和实践，围绕Volcano和Kubernetes生态，构建帮助用户提升资源利用率，实现降本增效的云原生混部解决方案。 如上图所示，混部不

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配置负载感知重调度（LoadAware）时，Volcano调度器需要同时开启负载感知调度；配置CPU和内存资源碎片率整理策略（HighNodeUtilization）时，Volcano调度器需要同时开启binpack调度策略。 配置负载感知重调度策略 配置负载感知重调度（LoadAware）时，Volcano调度器需要同时开启负载感知调度，示例步骤如下。

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查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 功能介绍 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /apis/batch.volcano.sh/v1alpha1 请求参数 表1 请求Header参数

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可选插件。勾选后自动安装节点本地 域名 解析加速插件，通过在集群节点上运行 DNS 缓存代理来提高集群 DNS 性能。 Volcano调度器 可选插件。勾选后自动安装Volcano调度器插件，并将集群的默认调度器设置为Volcano，为您提供面向批量计算、高性能计算场景的高级调度能力。 CCE突发弹性引擎（对接CCI）

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态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 解决方法： 通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。

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节点异常时等待指定时间再驱逐插件volcano容器实例，提高插件可用性 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 toleration taints的社区配置 无 允许 CCE Standard/ CCE Turbo 默认节点60s不可用再驱逐volcano容器 配置建议： 使用默认配置

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购买Standard/Turbo集群 购买Autopilot集群 通过kubectl连接CCE集群 CCE Autopilot集群 CCE Autopilot是云容器引擎服务推出的Serverless版集群，为您提供免运维的容器服务，并提供经过优化的Kubernetes兼容能力。 在创建CCE Autop

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access）节点访问会导致增加延迟和开销，从而降低系统性能。为此，volcano实现了NUMA亲和性调度策略，尽可能把Pod调度到需要跨NUMA节点最少的工作节点上，这种调度策略能够降低数据传输开销，优化资源利用率，从而增强系统的整体性能。 Volcano的目标是解决调度程序NUMA拓扑感知的限制，以便实现以下目标：

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查询所有apps/v1的API 查询APIGroup /apis/batch 查询APIGroup /apis/batch.volcano.sh 查询所有batch.volcano.sh/v1alpha1的API 查询所有batch/v1的API 查询所有batch/v1beta1的API 查询APIGroup

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业务优先级保障调度 优先级调度与抢占 父主题： Volcano调度

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AI任务性能增强调度 公平调度（DRF） 组调度（Gang） 父主题： Volcano调度

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deleteKubeflowJob 创建Volcano job createVolcanoJob 删除指定Namespace下所有的Volcano job deleteVolcanoJobsByNamespace 替换指定Volcano job replaceVolcanoJob 更新指定Volcano job

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态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name} volcano资源调度失败 当volcano的资源出现争抢时，会出现下图中的问题。 解决方法： 通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。

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app: nginx annotations: volcano.sh/enable-quota-burst: "true" volcano.sh/quota-burst-time: "200000" spec:

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调度 调度概述 CPU调度 GPU调度 NPU调度 Volcano调度 云原生混部

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插件管理 kube-prometheus-stack插件 log-agent插件 metrics-server volcano huawei-npu插件 gpu-device-plugin e-backup插件 父主题： 单集群管理

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Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图

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U单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcano插件参数，请单击“自定义安装”，详情请参见volcano。 若集群中已安装volcano插件，但插件版本不支持使用GPU虚拟化，您可单击

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在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算

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像识别等工作。 前置条件 安装huawei-npu的节点需要添加标签“accelerator/huawei-npu”，标签值可为空。 使用npu插件在Ascend Snt9设备上运行，需先安装volcano插件。 约束与限制 该功能支持v1.28及以上本地集群版本。 目前仅支持arm架构，HCE2

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，提高训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群，详情请参见购买Standard/Turbo集群。 已安装Volcano插件，详情请参见Volcano调度器。 公平调度介绍 在实际业务中，经常会遇到将集群稀缺资源分配给多个用户的情况，每个用户获得资源的权利都相同，但是

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