线上的硬件资源持续更新，您可以一直使用到最新的配置； 联合运营 服务稳定：服务全方位：华为云与北鲲云联合运营，市场合作深度绑定，北鲲云为客户解决云上资源调度、软件工艺库安装、案例脚本调试全方位服务，为客户减负，服务稳定有保障； 按需使用 弹性计费：成本更可控：云上计算机资源闲置关

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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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1.11及以上版本集群添加GPU加速型节点。 高性能计

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桌面申请完成后，可以根据需要决定是否需要升级套餐。 图7 申请创建云工作站3 图8 申请创建云工作站4 连接进入云工作站 桌面申请成功后，单击“连接”操作按钮，进入赞奇超高清云工作站桌面； 图9 连接进入云工作站 安装软件 进入赞奇工作站云桌面，内置赞奇超高清云工作站软件中心，可安装软件（每次进入桌面后，都会自动打开软件中心）。

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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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。查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。

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（推荐）GPU加速型实例自动安装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。 本操作当前仅支持安装Tesla驱动。

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Megatron-Deepspeed是一个由NVIDIA开发的基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Me

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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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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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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CPU算力增强型，适用于密集计算场景下运算 GPU规格 “GPU: 1*Vnt1(32GB)|CPU: 8 核 64GB”：GPU单卡规格，32GB显存，适合深度学习场景下的算法训练和调测 “GPU: 1*Tnt004(16GB)|CPU: 8核* 32GB”： GPU单卡规格，16GB显存，推理

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导致使用时出现异常。 自动学习样例列表 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、华为昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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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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通用计算型”和“GPU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资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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本地IT资源故障很可能带来项目阻塞级的风险；通过赞奇超高清云工作站可以解决客户内容创作过程对算力需求的过滤，云端强大的存储支持上千人的并发，让更大团队的协同办公成为可能。 优势资源整合：赞奇的Nv资源与华为云成熟稳定的IaaS服务相结合，使用Nv专业图形卡打造更符合CG设计行业的超高清云桌面服务 设计更高效：设计一体

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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 UCS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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