视频管理 核心控制 服务器 2 CPU：32C MEM：128G DISK：1T 控制调度 任务管理 数字人渲染服务 数字人服务器 X 2U服务器 CPU：64C MEM：128G DISK：2T GPU：4*T4 数字人驱动 数字人渲染 数据服务 数据服务器 3 CPU：32C MEM：128G

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当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float 已使用GPU个数。 node_name String 节点名称，边缘服务字段。 gpu_total

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单位 维度 gpu_status gpu健康状态。 BMS上GPU健康状态，是一个综合指标，0代表健康，1代表亚健康，2代表故障。 - instance_id，gpu gpu_utilization gpu使用率。 该GPU的算力使用率。 % instance_id，gpu memory_utilization

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cce_gpu_memory_total gpu显存总量 cce_gpu_memory_free gpu显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used gpu bar1 内存使用量 cce_gpu_bar1_memory_total gpu bar1 内存总量 cce_gpu_clock gpu时钟频率

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HiLens激活设备 购买运行服务 基于边缘设备的规格购买对应的CPU和GPU，分别按照CPU资源和GPU资源类型下两个订单 图1 购买运行服务 激活 点击“立即激活”按钮，进入设备激活页面，选择对应的“CPU订单”和“GPU订单”，点击确认即可激活。 父主题： 边缘服务部署

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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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容器resource资源 CPU配额 申请：容器需要使用的最小CPU值 限制：允许容器使用的CPU最大值 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 cpu 0.01-2000 0.25 允许 - 内存配额 申请：容器需要使用的内存最小值 限制：允许容器使用的内存最大值 参数名

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

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度节点的得分信息如下： CPU.weight * (request + used) / allocatable 即CPU权重值越高，得分越高，节点资源使用量越满，得分越高。Memory、GPU等资源原理类似。其中： CPU.weight为用户设置的CPU权重 request为当前pod请求的CPU资源量

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-@10 > ${flagstat-file} CPU、内存和GPU CPU架构：X86 CPU需求：0.1 Memory：0.1 GPU类型：无 GPU需求：0 CPU架构：X86 CPU需求：16 Memory：10 GPU类型：无 GPU需求：0 输入参数 参数1 参数名称：fastq-file1

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制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）：本案例介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）：本案例介绍如何从

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云手机服务器 1分钟 gpu_usage_temperature GPU温度 该指标用于统计测量对象当前的GPU温度。 > 0 ℃ 云手机服务器 1分钟 gpu_usage_status GPU状态 该指标用于统计测量对象当前的GPU状态。 - 云手机服务器 1分钟 gpu_mem_busy_percent

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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使用Kubernetes默认GPU调度 CCE支持在容器中使用GPU资源。 前提条件 创建GPU类型节点，具体请参见创建节点。 安装gpu-device-plugin（原gpu-beta）插件，安装时注意要选择节点上GPU对应的驱动，具体请参见CCE AI套件（NVIDIA GPU）。 gpu-dev

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推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） 推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） 推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） 父主题： 使用预置镜像

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式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object gpu规格信息。 npu npu object Ascend规格信息。 memory memory object 内存信息。 disk disk object 磁盘信息。 表7 cpu 参数 参数类型

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多层感知机分类(pytorch) 概述 使用pytorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断gpu是否可用。如果gpu可用，优先使用gpu训练；否则使用cpu训练。 输入 参数 子参数 参数说明 data_url _ data_url为输入数据存储的obs文件夹路径。例如obs://test/data/

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暂不支持CCE纳管后的GPU加速型实例。 前提条件 已安装GPU驱动，未安装lspci工具的 云服务器 影响GPU掉卡事件的上报。 如果您的弹性云服务器未安装GPU驱动，请参见GPU驱动概述安装GPU驱动。 安装GPU驱动需使用默认路径。 GPU驱动安装完后，需重启GPU加速型实例，否则可能

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ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) swr.{region_id}.myhuaweicloud

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