取消调度 可以勾选多个调度规则，一起“取消调度”后，检查单不再自动调度创建 新建“调度规则”基本信息 新建调度，先选择任务场景，确认后继续录入调度规则基本信息。 图2 选择任务场景 图3 新建调度规则 表2 调度规则字段说明 输入项 填写规则 调度规则名称 必填，手动输入调度规则名称

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渲染节点调度 功能介绍 一般由设备调用，用于获取已安装指定应用的 GPU云服务器 的IP地址、端口等信息。 接口约束 无 URI POST /v2/cvr/render-tasks 该接口需要使用global终端节点调用。 请求参数 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 application_id

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修改调度计划 功能介绍 通过任务ID和调度ID修改调度计划。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/fdi/ins

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调度工作负载 工作负载调度策略概述 设置指定节点调度（nodeSelector） 设置节点亲和调度（nodeAffinity） 设置工作负载亲和/反亲和调度（podAffinity/podAntiAffinity） 父主题： 工作负载

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周期调度依赖策略 传统周期调度依赖和自然周期调度依赖对比 传统周期调度 自然周期调度 自然周期调度之同周期依赖原理 自然周期调度之上一周期依赖原理 父主题： 数据开发进阶实践

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在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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在新建任务页面底部单击“提交”，返回至任务调度页面。 管理调度任务 调度任务按照调度任务列表和已结束任务列表两个页面进行展示。 调度任务列表：调度任务列表中的任务是“正常调度中”或者“暂停调度”的周期执行任务。 在任务调度页面，单击“调度任务列表”页签，进入调度任务列表页面。 您可以通过任务状态、调度类型、或者

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Autopilot集群弹性伸缩 应用调度 CCE Standard集群、 CCE Turbo 集群支持 CCE基于Volcano调度器提供多元算力资源调度及任务调度的能力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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公有云资源丰富多样，一旦云上资源调度策略不合适，会导致云山仿真任务挂住，无法发挥云上弹性按需的效果，还影响仿真工作稳定性； 以传统方式将芯片研发环境迁移云上的解决方案严重改变了芯片设计工程师线下操作方式，增加了学习成本，降低了工作效率； 多地域的研发中心协同能力不足，计算资源调度差； 作业、资源

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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h_size减小时，学习率也应相应地线性减小。预训练时，默认值为：0.00001，范围为[0, 0.001] 学习率调整策略 用于选择学习率调度器的类型。学习率调度器可以在训练过程中动态地调整学习率，以改善模型的训练效果。目前支持CosineDecayLR调度器。 变量权重 变量权重

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添加多条“必须满足”规则时，只需要满足一条规则就会进行调度。 尽量满足 即软约束，设置尽量满足的条件，对应preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution。 添加多条“尽量满足”规则时，满足其中一条或者都不满足也会进行调度。 节点亲和性调度策略参数说明： 参数名 参数描述

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应用GPU资源调度方式 IEF支持多应用共享的方式使用GPU显卡。 IEF支持单个应用使用多个GPU显卡。 GPU资源调度基于GPU显存容量，调度采用GPU显存预分配方式而非实时GPU显存资源。 当应用需要使用的GPU显存资源小于单个GPU卡显存时，支持以共享方式进行资源调度，对现有G

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是否支持批量调度作业？ 问题描述 CDM 是否支持批量调度作业？ 解决方案 支持。 访问 DataArts Studio 服务的数据开发模块。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”，新建作业。 拖动多个CDM Job节点至画布，然后再编排作业。 父主题： 功能类

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原生调度（policy=0） 原生调度表示使用NVIDIA GPU本身的算力调度方式。在原生调度策略下XGPU只用来做显存的隔离。 固定算力调度（policy=1） 固定算力调度表示以固定的算力百分比为容器分配算力。例如为容器1和容器2分别分配5%和15%的算力，如下图所示。 平均调度（policy=2）

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Pod的编排与调度 无状态负载（Deployment） 有状态负载（StatefulSet） 普通任务（Job）和定时任务（CronJob） 守护进程集（DaemonSet） 亲和与反亲和调度

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是否支持批量调度作业？ 问题描述 CDM是否支持批量调度作业？ 解决方案 支持。 访问DataArts Studio服务的数据开发模块。 在数据开发主界面的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”，新建作业。 拖动多个CDM Job节点至画布，然后再编排作业。 父主题： 数据集成（CDM作业）

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会显著降低调度的速度。在包含数百个节点的集群中，不建议使用这类设置。 您可以根据实际业务需要，在设置组件“高级配置”时参考设置节点亲和调度策略、设置工作负载亲和/反亲和调度策略为容器部署方式部署的组件实例配置上述调度策略。 设置节点亲和调度策略 选择“高级配置 > 调度策略”。 选择节点“亲和性”调度的规则类型。

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5及以上版本的Volcano插件，具体操作请参见Volcano调度器。 约束与限制 重调度之后的Pod，需要调度器进行调度，重调度器并未进行任何对于Pod和节点的标记行为，所以被驱逐的Pod调度到节点的行为完全被调度器控制，存在驱逐之后，被驱逐的Pod调度到原来节点的可能性。 重调度功能暂不支持Pod间存在反亲和

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