够多的节点来调度新扩容的Pod，那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度：

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2*10GE GPU加速型 GPU加速型实例包括计算加速型（P系列）和图形加速型（G系列），提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 GPU加速型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘

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测量对象（维度） 监控周期（原始指标） disk_inodesUsedPercent (Agent) inode已使用占比 该指标用于统计测量对象当前磁盘已使用的inode占比。 单位：百分比 采集方式（Linux）：执行df -i命令，查看IUse%列数据。挂载点前缀路径长度不能超过64个字符

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信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。 MEM：物理内存使用率（memUsage）百分比（Percent）。 GPU：GPU使用率（gpuUtil）百分比（Percent）。 GPU_MEM：显存使用率（gpuMemUsage）百分比（Percent）。

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显存容量（aom_node_gpu_memory_free_megabytes） 该指标用于统计测量对象的显存容量。 >0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_node_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%） 显存使

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如何让多个Pod均匀部署到各个节点上？ 如何避免节点上的某个容器被驱逐？ 为什么Pod在节点不是均匀分布？ 如何驱逐节点上的所有Pod？ 如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？ 父主题： 工作负载

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高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对

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高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对

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l元数据空间使用百分比。 0～100 百分比（%） aom_host_diskpartition_thinpool_data_percent Thin pool 数据空间使用率 该指标用于统计CCE节点上thinpool数据空间使用百分比。 0～100 百分比（%） aom_ho

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部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布，提供深度学习模型的快速部署功能，支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控和统计分析，轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型训练结果，面向典型业务场景与应用需求，可提供遥感影像在线智能解译能力，包括遥感影像的单

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高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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变动和固定时间周期进行负载伸缩，实现复杂场景下的负载伸缩。 多场景：使用场景广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理。 负载伸缩实现机制 U CS 的负载伸缩能力是由FederatedHPA和CronFederatedHPA两种负载伸缩策略所实现的，如图1所示。

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(GB) 无 2 x 2*10GE + SDI卡 GPU加速型 提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。特别适合于深度学习、科学计算、CAE、3D动画渲染、CAD等应用。 表5 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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放音快退 前置条件 座席已签入 座席在放音中 场景描述 录音播放时在当前位置进行快退操作。 接口方法 设置成“POST”。该接口仅支持POST方法，不支持PUT、GET和DELETE等方法。 接口URI https://ip:port/agentgateway/resource/

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GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐

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GB/sec，则内存带宽利用率为50%。 百分比（Percent） 0～100% GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分比（Percent） % GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util 表示解码器利用率 百分比（Percent）

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GB/sec，则内存带宽利用率为50%。 百分比（Percent） 0～100% GPU编码器利用率 ma_container_gpu_enc_util 表示编码器利用率 百分比（Percent） % GPU解码器利用率 ma_container_gpu_dec_util 表示解码器利用率 百分比（Percent）

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>0 兆字节（MB） 显存使用率（aom_container_gpu_memory_usage） 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 0～100 百分比（%） 显存使用量（aom_container_gpu_memory_used_megabytes） 该指标用于统计测量对象已使用的显存。

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Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic

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性能，适合平时不会持续高压力使用CPU，但偶尔需要提高计算性能完成工作负载的场景，可用于轻量级Web 服务器 、开发、测试环境以及中低性能数据库等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。仅支持1

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