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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如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。 用户问法与标准问的相似度大于推荐问阈值时（小于直接回答阈值），返回相似度较高的标准问给用户再次确定用户意图。 用户问法与标准问的相似度小于推荐问阈值时，返回识别失败回复话术。

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Turbo集群：基于云原生基础设施构建的云原生2.0容器引擎服务，具备软硬协同、网络无损、安全可靠和调度智能的优势，为用户提供一站式、高性价比的全新容器服务体验。支持裸金属节点。 CCE集群 *网络模型 VPC网络：采用VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，节点数量受限于 虚拟私有云VPC 的路由配额。

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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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模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属 服务器 是8卡， 因此需要调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8 调整全局批处理大小（global batch size）、微批处理大小（micro

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的裸金属服务器，后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。

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学习与赋能合作伙伴发展路径 华为云学习与赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训与赋能、课程开发等核心能力，并通过激励和权益来支持学习与赋能伙伴的成长，帮助伙伴建立可盈利、可持续发展的业务模式，赋能华为云生态。 角色选择 角色认证 父主题： 合作伙伴发展路径

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ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Linux实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 本操作仅支持Linux操作系统。

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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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C及子网之内，且占用子网中的IP地址。 通常情况下，如果您在同一个VPC下还会使用其他服务的资源，您需要考虑您的网络规划，如子网网段划分、IP数量规划等，确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分的

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C及子网之内，且占用子网中的IP地址。 通常情况下，如果您在同一个VPC下还会使用其他服务的资源，您需要考虑您的网络规划，如子网网段划分、IP数量规划等，确保有可用的网络资源。 图1 命名空间与VPC子网的关系 哪些情况下适合使用多个命名空间 因为Namespace可以实现部分的

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例安装新版GPU监控插件： 操作步骤（单节点安装） 操作步骤（多节点批量安装） 约束与限制 仅支持Linux操作系统，且仅部分Linux公共镜像版本支持GPU监控，详情见：Agent支持的系统有哪些？。 支持的GPU加速型规格：G6v、G6、P2s、P2v、P2vs、G5、Pi2、Pi1、P1。

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方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在 云服务器 操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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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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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorc

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，集群有4块GPU卡，TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker，TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题

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在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规 > 企业主机安全”，进入主机安全平台界面。 在左侧导航栏，选择“主机防御 > 应用进程控制”，进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成，未生效”的策略名称，进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量，查看待确认进程。

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IAM身份中心提供多账号统一身份管理与访问控制。可以统一管理企业中使用华为云的用户，一次性配置企业的身份管理系统与华为云的单点登录，以及所有用户对组织下账号的访问权限。 产品介绍 图说ECS 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转IAM身份中心 01 了解 了解IAM身份中心服务的产品优势

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