弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    cpu虚拟化 更多内容
  • GPU虚拟化

    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 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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  • 使用GPU虚拟化

    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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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • CPU调度

    CPU调度 CPU管理策略 增强型CPU管理策略 父主题: 调度

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  • 查看CPU

    查看CPU 场景描述 本文主要介绍如何Ubuntu系统下查看物理CPUCPU核心数、逻辑CPU。 物理CPU:插在 裸金属服务器 上的真实的CPU硬件,一般一台裸金属 服务器 都会配置2块及以上的物理CPUCPU核心数:随着CPU技术的发展,现在的每一块物理CPU都是多核的CPU处理

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  • GPU虚拟化概述

    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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  • CPU检查

    判断cpu核数是否满足IEF要求。edgectl check cpu无检查CPU:示例执行结果:

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如表1所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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  • GPU虚拟化概述

    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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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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  • Host CPU

    Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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  • 准备GPU虚拟化资源

    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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  • 创建GPU虚拟化应用

    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

    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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  • 准备GPU虚拟化资源

    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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  • CPU管理策略

    应用分配独占的CPU核(即CPU绑核),提升应用性能,减少应用的调度延迟。CPU manager会优先在一个Socket上分配资源,也会优先分配完整的物理核,避免一些干扰。 约束与限制 弹性云服务器 -物理机节点不支持使用CPU管理策略。 开启CPU管理策略 CPU 管理策略通过k

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  • CPU管控

    CPU管控 GS_263200040 错误码: Cgroup failed to attach (tid %d) into "%s" group: %s(%d). 解决方案:请确认控制组%s的路径是否已被更改或删除了。 level: WARNING 父主题: WLM

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  • CPU流控

    CPU流控 背景信息 CPU流控可以基于当前节点的CPU占用率实现流量控制。 CPU流控通过配置节点的最大CPU占用率来避免流量冲击下节点掉线风险,可以基于流量阈值预估CPU占用率最大值。当节点CPU超过配置阈值后,CPU流控会丢弃节点请求,达到保护集群的目的,节点内流量和elasticsearch

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  • 安装VirtualBox

    GB,且使用双核处理器,例如:主机规格为8U16G。 建议剩余硬盘空间不低于20 GB。 设置主机CPU支持硬件虚拟化(Intel VT-x或AMD-V虚拟化),设置方法参见设置主机CPU支持硬件虚拟化。 安装VirtualBox更多信息请参考VirtualBox官方文档:https://www

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