如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 以4U8G节点为例，并提前在集群中部署一个CPU request为1，limit为2的工作负载。 登录到节点池中的一个节点，查看/var/lib/kubelet/cpu_manager_state输出内容。 cat /var/lib/kubel

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虚拟机整机每秒发送的流量，此处为公网和内网流量总和。 单位：字节/秒 虚拟机入方向PPS 虚拟机整机每秒接收的数据包数，此处为公网和内网数据包总和。 单位：包/秒 虚拟机出方向PPS 虚拟机整机每秒发送的数据包数，此处为公网和内网数据包总和。 单位：包/秒 虚拟机整机新建连接数 虚拟机整机新建连接数，包括

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分配：已分配的CPU核数 空闲：空闲的CPU核数 内存分配率 总量：所有物理 服务器 上弹性云服务器的物理内存容量总和 分配：已分配的内存容量 空闲：空闲的内存容量 单击“查看详情”，在物理服务器列表查看已申请的所有物理服务器，也可以单击物理服务器名称，查询该物理服务器下创建的所有云服务器。

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鲲鹏920+昇腾910处理器的AI训练服务器集群，具有超高算力密度、能效比和网络带宽的特点；整机192 核，8* D910 AI芯片，单芯片可提供256 TFLOPS FP16算力；卡间支持100Ge RDMA高带宽低时延互联；广泛应用于深度学习模型开发和训练，适用于智慧城市、智慧医疗、

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performance vCPU核数 通过small、medium、large、xlarge、Nxlarge表示，如表5所示。 例如，s6.2xlarge.4中的“2xlarge”表示vCPU核数为8（N为2，2 × 4 = 8）。 表5 与vCPU核数对应关系 规格 vCPU核数 small 1

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可分配给container的CPU核数。 8 为达到最优性能，可配置为集群中节点最小CPU vCores。 yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 为ResourceManager中每个container请求分配的最大内存。单位：MB。如果请求的内存量很多，将分配该参数设置的内存量。

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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。 CPU管理策略通过kubelet参数--cpu-manager-policy来指定。Kubernetes默认支持两种策略：

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32G x 1，CPU 4核，内存32GB NVIDIA TeslaV100 32G x 2，CPU 8核，内存64GB NVIDIA TeslaV100 32G x 4，CPU 16核，内存128GB NVIDIA TeslaV100 32G x 8，CPU 32核，内存256GB

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104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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判断系统是否开启超线程。 通过查询系统的物理核数和逻辑核数的关系可以判断是否开启多线程，如果：逻辑核数 = 物理核数，说明没有开超线程；逻辑核数 = 2*物理核数，说明系统开启了多线程。 Linux系统可以通过查询/proc/cpuinfo文件得到和cpu相关的信息，所需要参数解释如下：

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存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

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专属计算集群的规格提供了对应物理服务器的配置信息，决定了您能在专属计算集群中使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属计算集群对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs），您可

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2 4 s6.xlarge.2 4 8 s6.2xlarge.2 8 16 s6.medium.4 1 4 s6.large.4 2 8 s6.xlarge.4 4 16 s6.2xlarge.4 8 32 表9 s7型专属计算集群可部署的云服务器规格 规格名称 vCPU 内存（GiB）

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128MB（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 依据查询特点和并发来确定，一旦work_mem限定的物理内存不够，算

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，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版： 32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512G

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xlarge.8 4 32 m6.2xlarge.8 8 64 m6.3xlarge.8 12 96 m6.4xlarge.8 16 128 m6.6xlarge.8 24 192 m6.8xlarge.8 32 256 m6.16xlarge.8 64 512 表6 m7型专属计算集群可部署的 云服务器 规格

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256MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G

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32 64 c3.15xlarge.2 60 128 表8 c3_pro型专属主机可部署的云服务器规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） c3.large.4 2 8 c3.xlarge.4 4 16 c3.2xlarge.4 8 32 c3.3xlarge.4 12 48 c3.4xlarge

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large.8 2 16 37 m6.xlarge.8 4 32 18 m6.2xlarge.8 8 64 8 m6.3xlarge.8 12 96 6 m6.4xlarge.8 16 128 4 m6.6xlarge.8 24 192 3 m6.8xlarge.8 32 256

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取值范围 单位 CPU内核总量（aom_node_cpu_limit_core） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（aom_node_cpu_used_core） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core）

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低，则不支持切换到高配置要求的应用镜像。例如当前配置为2核4G，则不支持切换到最低配置为2核8G的GitLab应用镜像。您可以升级实例规格后再切换到目标应用镜像。 切换操作系统后，云主机的登录密码将被清除，请重新设置密码以便登录切换后的操作系统。如果您切换的目标镜像是应用镜像，请

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