加速构建任务 构建加速背景介绍 通过Gcc/Clang实现构建加速 对鸿蒙构建工程配置构建加速 对AOSP构建工程配置构建加速 通过代码缓存方式实现构建加速

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站点加速 站点加速功能指导如下： 域名 管理 统计分析 统计分析（新） 预热刷新 节点IP归属查询 域名证书管理 日志管理 资源包管理

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加速TTL操作 ClickHouse触发TTL的时候，对CPU和内存会存在较大消耗和占用。 登录 FusionInsight Manager界面，选择“集群 > ClickHouse > 配置 > 全部配置 > ClickHouseServer > 自定义 > clickhouse

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内存加速管理 用户可以在内存加速管理页面中查看映射列表，并可以解除映射关系。 使用须知 映射关系解除后，业务应用将无法从加速实例获取源库最新数据，并且GeminiDB免费实例在解除映射后会重新计费，请谨慎操作。 解除映射后，映射规则也会被清除。 源实例或加速实例运行状态不是正常时，不能解除映射。

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开启内存加速 在已有的MySQ L实例 开启内存加速时，需要先创建GeminiDB实例。 注意事项 内存加速开启后，不允许在MySQL实例执行RESET MASTER、FLUSH LOG S等删除binlog的命令。 操作步骤 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。

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商家加速计划 商家加速计划概述 商家加速计划伙伴权益 加入商家加速计划 申请权益包解锁 申请商家营销支持 父主题： 政策与权益

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通用计算增强型 2 新增API：查询 云服务器 组列表、查询云 服务器 组详情 新增API：查询云服务器组列表、查询云服务器组详情。 商用 查询云服务器组列表 查询云服务器组详情 3 控制台云服务器列表页上线帮助面板 控制台云服务器列表页上线帮助面板，通过帮助面板可以获取云服务器的相关操作指导。 - -

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资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写

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nvidia-smi: command not found 可能原因 云服务器驱动异常、没有安装驱动或者驱动被卸载。 处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。

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通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re

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GPU：如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡，请选择“Nvidia GPU”。 不启用：边缘节点未使用AI加速卡时选择。 如果边缘节点上没有搭载Nvidia GPU显卡，而这里选择了启用“Nvidia GPU”，则纳管边缘节点会失败。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。

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GPU：如果您的边缘节点搭载了Nvidia GPU显卡，请选择“Nvidia GPU”。 不启用：边缘节点未使用AI加速卡时选择。 如果边缘节点上没有搭载Nvidia GPU显卡，而这里选择了启用“Nvidia GPU”，则纳管边缘节点会失败。 如果边缘节点使用GPU，您需要在纳管前安装并配置GPU驱动，详细方法请参见安装并配置GPU驱动。

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（可选）配置task级别加速。 在作业详情页面，单击task下面的，在“高级参数”下面设置加速类型。 如果作业加速类型选择“无”，task加速类型可以任意选择。如果作业加速类型选择IO加速或者本地盘加速，则此处task加速类型无法设置。 图5 配置task加速 单击界面上方“启动作

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主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。 2 SFS Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkp

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，可在云端或物理服务器上部署、扩展和管理容器化应用程序。为了在机器上成功安装Kubernetes，需要按照以下步骤： 安装nvidia-driver：nvidia-driver是NVIDIA官方提供的GPU驱动程序，它为使用NVIDIA GPU的计算机提供硬件加速的能力。从NVI

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100Ge RDMA(Mellanox)+ SDI 3.0 (40GE) GPU加速型 采用Intel Cascade Lake CPU、NVIDIA T4，满足AI推理和图形图像加速业务场景。 表3 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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程制图。 推荐使用GPU加速型弹性云服务器，基于NVIDIA Tesla M60硬件虚拟化技术，提供较为经济的图形加速能力。能够支持DirectX、OpenGL，可以提供最大显存1GiB、分辨率为4096×2160的图形图像处理能力。 更多信息，请参见GPU加速型。 数据分析 处

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通用计算型 通用计算增强型 通用入门型 内存优化型 超大内存型 磁盘增强型 超高I/O型 高性能计算型 超高性能计算型 GPU加速型 FPGA加速型 AI加速型 父主题： 实例类型和规格

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p2服务器安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包 操作场景 GPU加速型p2（physical.p2.large规格）裸金属服务器创建成功后，需安装NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包，从而实现计算加速功能。 前提条件 已绑定弹性公网IP。 已下载对应操作系统所需驱动的安装包。

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Template来创建相应的Pod。 容器的规格 云容器实例支持使用GPU（必须在GPU类型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。

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