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集群网络模型选择及各模型区别 自研高性能商业版容器网络插件，支持容器隧道网络、VPC网络、云原生网络2.0网络模型： 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器隧道网络（Overlay）：基于底层VPC网络构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。VXLAN
VPC网络模型说明 VPC网络模型 VPC网络模型将虚拟私有云VPC的路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，但节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。在VPC网络模型中，容器网段独立于节点网段进行单独设置。在容器IP地址分配时，集群中的每个节点会被分配固定大小的容器IP
网络概述 关于集群的网络，可以从如下两个角度进行了解： 集群网络是什么样的：集群由多个节点构成，集群中又运行着Pod（容器），每个Pod都需要访问，节点与节点、节点与Pod、Pod与Pod都需要访问。那集群中包含有哪些网络，各自的用处是什么，具体请参见集群网络构成。 集群中的Po
什么是云原生网络2.0网络模式，适用于什么场景？ 云原生网络2.0是什么 云原生网络2.0是新一代容器网络模型，深度整合了虚拟私有云VPC的原生弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）能力，采用VPC网段分配容器地址，支持ELB直通容器，享有高性能。
集群网络地址段规划实践 在CCE中创建集群时，您需要根据具体的业务需求规划VPC的数量、子网的数量、容器网段划分和服务网段连通方式。 本文将介绍VPC环境下CCE集群里各种地址的作用，以及地址段该如何规划。 约束与限制 通过搭建VPN方式访问CCE集群，需要注意VPN网络和集群所在的VPC网段、容器使用网段不能冲突。
Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台，它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失，其中包括gang-schedule的调度能力、计算任务队列管理、task-topology和
Volcano调度器 插件简介 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而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管
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
Volcano调度概述 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而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano
云原生网络2.0模型说明 云原生网络2.0模型 云原生网络2.0是自研的新一代容器网络模型，深度整合了虚拟私有云VPC的弹性网卡（Elastic Network Interface，简称ENI）和辅助弹性网卡（Sub Network Interface，简称Sub-ENI）的能力
方便灵活地进行定制化开发。 应用场景4：高精度资源调度 Volcano 在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例，配置“ps”和“worker”之间的亲和性，以及“ps”与“ps”之间的反亲和性
当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全面支持企业用户的机器学习、深度学习完整使用过程。 如下图所示： 通过Kubeflow 1.0，用户可以使用Jupyter开发模型，然后使用fairing（SDK）等工具构
为工作负载提供NPU资源。 NPU调度 Volcano调度 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而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。
Core 深度学习加速 云桌面、图像渲染、3D可视化、重载图形设计。 CCE Standard集群 计算加速型 P2s NVIDIA V100 5120 14TFLOPS 单精度浮点计算 7TFLOPS 双精度浮点计算 112TFLOPS Tensor Core 深度学习加速 AI
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： 工作负载弹性伸缩：即调度
跨云Harbor同步镜像至华为云SWR 场景描述 部分客户存在多云场景，并且使用某一家云上的自建Harbor作为镜像仓库。跨云Harbor同步镜像至SWR存在两种场景： Harbor可以通过公网访问SWR，配置方法参见公网访问场景。 通过专线打通Harbor到VPC间的网络，使用
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。 高性能计算型：实例提供具有
更新指定的集群 功能介绍 该API用于更新指定的集群。 集群管理的URL格式为：https://Endpoint/uri。其中uri为资源路径，也即API访问的路径。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /api/v3/projects/{project_id}/c
创建集群时指定要安装的插件 创建集群时，可在请求Body体中metadata字段的annotations中添加键值对，Key为cluster.install.addons/install，Value为AddonTemplate的json列表字符串。 表1 Value数据结构说明 参数
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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