# 购买预留资源池 #### 操作场景 AI DataLake预留资源池即购买独立的计算资源，不管使用**"包年/包月"或是"按需计费"**购买的预留资源，在购买周期内资源都是独享，空闲（无作业运行）时不会释放。 预留资源池适用于日常有稳定的计算需求，作业运行规律、可预测的稳定负载业务场景。持续可用的计算资源保障了资源池不被其他用户抢占，性能更加稳定。 本节操作介绍预留资源池的适用场景、约束限制和购买方式。 #### 预留资源池计费模式 预留资源池的计费模式详情请参考[计费说明](https://support.huaweicloud.com/price-aidatalake/aidatalake_12_0003.html)。 #### 约束与限制 资源池必须绑定网络后使用，可参考[创建网络](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0027.html)。 #### 购买预留资源池 1. 登录[AI DataLake管理控制台](https://console.huaweicloud.com/fabric/)。 2. 在左侧导航栏单击"资源管理"。 3. 在资源管理页面单击"计算资源池"。 4. 单击界面右上角的"购买"。 5. 在"购买计算资源池"界面，填写具体参数，参数填写参考如下。 表1参数说明 | 参数名称 | 描述 | |:---|:---| | 区域 | 区域指预留资源池的物理数据中心所在的位置，请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 **预留资源池创建后不能更换区域，也不支持迁移至其他区域，请谨慎选择。** | | 计费模式 | 选择预留资源池的计费模式，了解更多请参考[计费说明](https://support.huaweicloud.com/price-aidatalake/aidatalake_12_0003.html)。 - **包年/包月：** 预付费模式，按订单的购买周期计费。在购买周期内资源独享，空闲（无作业运行）时不会释放，使用体验更佳，价格比按需计费模式更优惠。 说明： AI DataLake当前仅支持包月购买预留资源池。 - **按需计费：** 后付费模式，按实际使用量计费，在购买周期内资源独享，空闲时资源不被释放。 自创建起根据选购的云服务的规格类型按自然小时收费，秒级计费，按小时结算。 | | 资源池名称 | 预留资源池的具体名称。 预留资源池名称仅支持小写字母、数字、中划线，字母开头，字母或数字结尾，最多63个字符。 说明： 预留资源池名称不区分大小写，系统会自动转换为小写。 | | 标签 | 为计算资源池添加标签，方便用户识别和管理购买的计算资源池。 单击"添加标签"，在标签栏输入标签键名称和标签值。 关于标签的管理详情请参见[管理AI DataLake标签](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0096.html)。 | | 资源类型 | 在创建预留资源池时，您需要选择合适的计算资源类型。AI DataLake支持三种计算资源类型：CPU（通用计算型）、GPU（异构计算型）和 NPU（AI计算型）。不同的资源类型适用于不同的业务场景，您可以根据实际业务需求进行选择。 | | CPU 资源 | 设置当前资源池中的CPU资源数量。 CPU是通用型计算资源，适用于各种类型的计算任务。 - CPU资源的特点：通用性强，适合各种类型的计算任务。相比于GPU和NPU的成本更低。擅长处理顺序执行的任务。 - CPU资源的适用场景： - **通用计算增强型**：适合于CPU密集型作业，例如实时流作业处理等。 - **通用计算标准型：**适合于大多数作业类型。 - **通用计算内存增强型：**内存密集型作业，例如离线批处理作业等。 - CPU资源的具体规格请参考[产品规格](https://support.huaweicloud.com/productdesc-aidatalake/aidatalake_08_0011.html) | | GPU 资源 | 设置当前资源池的GPU规格及资源数量，单击"添加规格"，可为当前资源池选择多个GPU规格。 GPU资源适用于图形渲染和大规模并行计算场景，适合深度学习训练和科学计算。GPU拥有成百上千个计算核心，可以同时处理大量简单计算任务。 - GPU资源的特点：支持并行计算，适用于批处理作业场景，数千个核心同时计算，处理效率高。天然适合深度学习、神经网络、AI计算场景。 - GPU资源的适用场景：深度学习，例如神经网络训练、模型调优场景；图形处理场景，例如图像识别、目标检测；视频处理场景，例如视频分析、转码、视频渲染场景，等其他AI科学计算场景。 - GPU资源的具体规格请参考[产品规格](https://support.huaweicloud.com/productdesc-aidatalake/aidatalake_08_0011.html) | | NPU 资源 | 设置当前资源池的NPU规格及资源数量，单击"添加规格"，可为当前资源池选择多个NPU规格。 NPU资源适用于AI计算场景，NPU资源采用架构优化和指令集，专门加速AI推理任务。 - NPU资源的特点：AI计算场景专用，具备高性能、低延迟、推理成本更优的特点。 - NPU资源的适用场景：AI计算场景、图像识别场景，推荐系统等AI计算设计场景。是当前人工智能训练与推理的重要基础设施。 在实际选型中，综合考虑模型规模、数据量、并发量、成本预算来选择最匹配的NPU资源方案，从而实现性能、成本和资源利用率的平衡。 - NPU资源的具体规格请参考[产品规格](https://support.huaweicloud.com/productdesc-aidatalake/aidatalake_08_0011.html) | | AI DataLake网络 | 规划计算资源池所属的网段，计算资源池网段与数据源网段不能重合。 一个AI DataLake工作空间内仅支持一个网络，如果没有可用网络，单击"创建网络"新增，更多关于AI DataLake网络的介绍，可参考[配置计算资源池网络](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0023.html)。 | 6. 参数填写完成后，单击"立即购买"。 7. 等待预留资源池状态变成"可用"表示当前预留资源池创建成功。 #### 相关文档 - 资源池购买成功后，可将其关联至对应的引擎端点，完成资源分配，引擎即可调用算力执行任务。 - 创建AuraJob、AuraJobV2端点时，选择计算资源池。具体操作，请参见[创建Aura引擎端点](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0049.html)。 - 创建RayCluster、RayJob端点时，选择计算资源池。具体操作，请参见[创建Ray引擎端点](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0073.html)。 - 创建SparkSQL、SparkJob端点时，选择计算资源池。具体操作，请参见[创建Spark引擎端点](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0065.html)。 - 计算资源池创建后只是具备计算能力的"孤岛"，只有通过网络连接才能做到与外部数据和服务的交互，请参考[配置计算资源池网络](https://support.huaweicloud.com/usermanual-aidatalake/aidatalake_01_0023.html)。