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插件仅提供驱动的下载及安装脚本执行功能，插件的状态仅代表插件本身功能正常，与驱动是否安装成功无关。 对于GPU驱动版本与您业务应用的兼容性（GPU驱动版本与CUDA库版本的兼容性），CCE不做保证，请您自行验证。 对于已经安装GPU驱动的自定义操作系统镜像，CCE无法保证其提供的GPU驱
Bool 默认值：false XGPU虚拟化模式的开关 gpu_driver_config 否 Map 针对单个节点池的GPU驱动的相关配置 默认值：{} health_check_xids_v2 否 String 插件健康检查的GPU错误的范围 默认值："74,79" inject_ld_Library_path
判断芯片主频降级是否恢复的门限 默认值：2 container_path 否 String 容器里用于挂载Hiai library的路径 默认值："/usr/local/HiAI_unused" host_path 否 String 主机上包含Hiai library的路径 默认值："/
CCE AI套件（Ascend NPU） 插件简介 CCE AI套件（Ascend NPU）是支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件。 安装本插件后，可创建“AI加速型”节点，实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 约束与限制 集群中使用“AI加速型”节点时必须安装CCE
CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本发布记录 表1 CCE AI套件（NVIDIA GPU）版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.7.19 v1.28 v1.29 v1.30 修复nvidia-container-toolkit CVE-2024-0132容器逃逸漏洞
使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 Kubernetes已经成为云原生应用编排、管理的事实标准， 越来越多的应用选择向Kubernetes迁移。人工智能和机器学习领域天然的包含大量的计算密集型任务，开发者非常愿意基于Kubernetes构建AI平台，充分利用Kubernetes提供的资源管理、应用编排、运维监控能力。
CCE AI套件（Ascend NPU）版本发布记录 表1 CCE AI套件（Ascend NPU）插件版本记录 插件版本 支持的集群版本 更新特性 2.1.23 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 v1.28 v1.29 v1.30 修复部分问题 2.1.22 v1
VPC的子网无法删除，怎么办？ VPC的子网无法删除可能是因为您在CCE的集群中使用了该VPC的子网，因此需要在CCE界面删除相应的集群后，再删除VPC的子网。 删除集群会将集群内的节点以及运行的工作负载和服务都销毁，请谨慎操作。 不建议在ECS界面删除CCE集群中的节点。 父主题：
在NVIDIA Container Toolkit v1.16.1及更早版本的环境中，攻击者通过运行一个恶意镜像，可能实现容器逃逸，从而获得主机系统的访问权限。成功利用此漏洞可能会导致代码执行、拒绝服务、权限提升、信息泄露和数据篡改。 判断方法 如果集群未安装CCE AI套件（NVIDIA
- 指示容器是否准备好为请求提供服务。如果就绪态探测失败， 端点控制器将从与 Pod 匹配的所有服务的端点列表中删除该 Pod 的 IP 地址。 初始延迟之前的就绪态的状态值默认为 Failure。 如果容器不提供就绪态探针，则默认状态为 Success。 启动探针 参数名 取值范围
AI任务性能增强调度 公平调度（DRF） 组调度（Gang） 父主题： Volcano调度
等现象。 问题根因 对于使用Containerd运行时的节点上业务容器，若日志输出方式采用容器标准输出，其日志转储由节点上kubelet组件完成，除负责业务容器标准输出日志转储外，kubelet还负责节点上所有容器生命周期的维护操作。 若节点上业务容器过多，业务容器标准日志输出过
Containerd Pod重启风险检查异常处理 检查项内容 检查当前集群内使用containerd的节点在升级containerd组件时，节点上运行的业务容器是否可能发生重启，造成业务影响。 解决方案 检测到您的节点上的containerd服务存在重启风险；请确保在业务影响可控
1-96。 判断方法 在CCE新Console上的CCE Turbo集群的集群信息下的“节点管理”处，查看“运行时版本”，若运行时为containerd且版本号小于 1.4.1-96则涉及该漏洞。 漏洞修复方案 使用可信的镜像，避免使用来源不明的第三方镜像，推荐使用容器镜像服务SWR。
Inheritable 集合上，这会导致在容器内的进程在以 Non-Root 用户 execve() 执行可执行文件时Inheritable和文件的Inheritable集合的交集被添加到执行完execve后的进程的Permited集合中，出现非预期的“越权“行为。需要说明的是，这个越权并没有突破 execve
<none> 驱逐该节点上的所有Pod。 kubectl drain 192.168.0.160 如果节点上存在绑定了本地存储的Pod或是一些守护进程集管理的Pod，将提示“error: unable to drain node "192.168.0.160"
Apache containerd安全漏洞公告（CVE-2020-15257） 漏洞详情 CVE-2020-15257是containerd官方发布的一处Docker容器逃逸漏洞。containerd是一个支持Docker和常见Kubernetes配置的容器运行时管理组件，它处理
节点干扰ContainerdSock检查异常处理 检查项内容 检查节点上是否存在干扰的Containerd.Sock文件。该文件影响Euler操作系统下的容器运行时启动。 解决方案 问题场景：节点使用的docker为定制的Euler-docker而非社区的docker 登录相关节点。
推荐使用滚动的方式迁移，即扩容部分Containerd节点，再删除部分Docker节点，直至新的Containerd节点池中节点数量和原Docker节点池中节点数量一致。 若您在原有Docker节点或节点池上部署的负载设置了对应的节点亲和性，则需要将负载的节点亲和性策略配置为的新Containerd节点或节点池。
在实际业务中，经常会遇到将集群稀缺资源分配给多个用户的情况，每个用户获得资源的权利都相同，但是需求数却可能不同，如何公平的将资源分配给每个用户是一项非常有意义的事情。调度层面有一种常用的方法为最大最小化公平分配算法（max-min fairness share），尽量满足用户中的最小的需求，然后将剩余的资源公平分配给剩下的用户。形式化定义如下：
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