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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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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使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建，需要使用kubectl连接到集群，详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 256 c7.16xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 512 c7.32xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 表2 内存优化型弹性 云服务器 的规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称 虚拟化类型 M3型 8

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基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 64 256 c7.16xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 C7型 128 512 c7.32xlarge.4 基于擎天架构的自研极简虚拟化 表2 内存优化型弹性云 服务器 的规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称 虚拟化类型 M3型 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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节点规格 弹性云服务器-虚拟机 使用KVM/擎天虚拟化技术的弹性云服务器类型，针对不同的应用场景，可以选择多种规格类型，提供不同的计算能力和存储能力。 X86机型： 通用计算增强型 通用计算型 内存优化型 通用入门型 磁盘增强型 超高I/O型 ARM（鲲鹏）机型： 鲲鹏通用计算增强型

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制请参见一台弹性云服务器可以挂载多块磁盘吗。 对于已创建的D1型弹性云服务器，最多可以挂载的磁盘数量保持原配额。 对于D1型弹性云服务器，关机后其基础资源 (包括vCPU、内存、镜像)会继续收费。如需停止计费，需删除弹性云服务器。 高性能计算型H1 表10 H1型弹性云服务器的规格

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处理方法 查询容灾站点可用区中弹性云服务器的虚拟化类型，并将卸载的云硬盘挂载给KVM实例使用。具体方法如下： 查看待挂载弹性云服务器的虚拟化类型。 登录控制台，并选择“计算 > 弹性云服务器”。 通过过滤查询功能，在云服务器列表栏，搜索待挂载的弹性云服务器。 图1 搜索云服务器

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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研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，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。

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为了解决Windows系统的源端服务器与目的端弹性云服务器的兼容性问题，您需要手动给目的端服务器安装相关驱动进行优化。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“计算 > 弹性云服务器”。 在弹性云服务器列表中，查看目的端服务器的规格。 弹性云服务器的规格命名规则为AB.C.D，例如m2

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40/40 1000 32 8 KVM 通用计算增强型C3 概述 C3型弹性云服务器是新推出的一系列性能更高、计算能力更稳定的弹性云服务器规格，搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器，配套高性能网络，综合性能及稳定性全面提升，满足对业务稳定性及计算性能要求较高的企业级应用诉求。 适用场景

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计算 弹性云服务器 ECS 裸金属服务器 BMS 镜像服务 IMS 弹性伸缩 AS 父主题： SCP授权参考

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。 网卡个数上限：指弹性云服务器最多能挂载多少个网卡。 辅助网卡个数上限：指弹性云服务器最多能挂载多少个辅助网卡。 更多规格介绍，请参见实例类型。 通用计算型 各规格详细介绍请参见通用计算型。 表1 通用计算型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用计算型S7 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4

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nux）”。 表1 弹性云服务器基础监控指标支持列表 指标ID 监控指标 Windows弹性云服务器 Linux弹性云服务器 - - 虚拟化类型为XEN的弹性云服务器 虚拟化类型为KVM的弹性云服务器 虚拟化类型为XEN的弹性云服务器 虚拟化类型为KVM的弹性云服务器 cpu_util

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鲲鹏通用计算增强型 鲲鹏通用计算增强型实例类型总览 鲲鹏通用计算增强型云服务器搭载鲲鹏处理器，提供强劲的鲲鹏算力和高性能网络，更好地满足企业对云上业务性价比高、安全可靠等诉求。 该类型弹性云服务器默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 公测：kC2 在售：kC1 表1

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准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25

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通用计算型 通用计算型实例类型总览 通用计算型弹性云服务器主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由

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以跳过此步骤。 在集群中纳管支持GPU虚拟化的节点，具体操作步骤请参见纳管节点。 纳管成功后，给对应支持GPU虚拟化节点打上“accelerator: nvidia-{显卡型号}”标签，具体操作步骤请参见为节点添加标签/污点。 图1 为虚拟化节点打标签 步骤二：安装插件 如果您的

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PU显卡型号。 仅支持配置一致GPU使用模式，不支持混合配置虚拟化和非虚拟化模式。 使用GPU虚拟化后，该GPU节点不再支持调度使用共享GPU资源的工作负载。 通过控制台创建GPU虚拟化应用 登录UCS On Premises集群控制台。 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，在右上角单击“创建负载”。

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监控GPU虚拟化资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU虚拟化资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU虚拟化资源准备。 当前本地集群内存在节点开启GPU虚拟化能力。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU虚拟化监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择

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