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成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real
批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark
计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置，不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点ECS/BMS规格分类
计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo CCE Standard集群： 弹性云服务器-虚拟机：基于弹性云服务器部署容器服务。 弹性云服务器-物理机：基于擎天架构的服务器部署容器服务。
应用模型对资源的诉求和整体应用负载的情况，优化调度方式，通过资源抢占，分时复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务，采用高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本，同时帮助数据工
务”。 在创建服务界面，访问类型选择“节点访问”，在端口配置中，容器端口和服务端口都设置为8081，单击“确定”。该服务会自动生成节点访问端口，自动生成的节点端口位置请参见图2，本示例中节点访问端口为30327。您可以通过集群任一节点的弹性公网IP和端口号访问该工作负载。 图1 创建节点访问类型Service
Volcano批量调度系统：加速AI计算的利器 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
合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源，那容器就可以使用超过其申请的内存，但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存，这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存，这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启，kubelet就会重启它，但是会出现其他类型的运行错误。
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程，它需要处理很多个环节。如图1所示，除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲，如果要做模型训练，就不得不搭建一套AI计算平台，这个过程耗时费力，而且需要很多的知识积累。
功能，主要特性包括： 丰富的计算框架支持：通过CRD提供了批量计算任务的通用API，通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理，支持TensorFlow，MPI，Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度：面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力，
插件卸载不会自动删除已安装的NPU驱动，如需卸载，卸载方式请参见NPU驱动卸载。 关闭：无法根据用户诉求指定驱动版本，无法依靠插件进行驱动维护。当不开启驱动选择时，如从控制台创建NPU节点，控制台会自动补充NPU驱动（用户无法指定版本和类型）安装命令，并在安装完成后自动重启节点；如通过API或其他
云原生异构计算插件 CCE AI套件（NVIDIA GPU） CCE AI套件（Ascend NPU） 父主题： 插件
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驱动与CCE其他GPU组件兼容（例如监控组件等）。 如果您使用不在GPU驱动支持列表内的GPU驱动版本，可能引发GPU驱动与操作系统版本、ECS实例类型、Container Runtime等不兼容，继而导致驱动安装失败或者GPU插件异常。
yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image/sec）。 apiVersion:
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题： 批量计算
IfNotPresent imagePullSecrets: - name: default-secret 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题： 批量计算
EOF 预置镜像到SWR 在K8s内运行Spark任务，需要构建相同版本的Spark容器镜像，并将其上传到SWR。在编译Spark时，会自动生成配套的Dockerfile文件，您可通过此文件制作镜像并上传至SWR。 制作镜像。 cd ~/spark-obs docker build
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写
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