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i工具，根据购买的专属节点GPU驱动版本选择不同的nvidia-smi二进制文件。 nvidia-smi获取方式。 该二进制文件可以在nvidia官网，根据CUDA Toolkit版本选择下载对应版本的nvidia驱动包。 图1 NVIDIA驱动程序下载 以CUDA 10.1为例
修复Linux内核SACK漏洞公告 华为云CCI团队已经于7月11日0点修复Linux内核SACK漏洞。 未关联ELB、EIP的容器实例，因为不对公网暴露，不受该漏洞影响，无需处理。 无状态负载（Deployment）：漏洞修复之后（7月11日0点之后）创建的无状态负载，不受该漏
地址如表1所示。 表1 下载地址 操作系统 下载地址 查看帮助 Linux AMD 64位 cci-iam-authenticator_linux-amd64 cci-iam-authenticator_linux-amd64_sha256 cci-iam-authenticator使用参考
修改/dev/shm容量大小 应用场景 /dev/shm由tmpfs文件系统构成，tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的文件系统，故读写效率非常高。 目前有用户希望通过/dev/shm实现进程间数据交互或通过/dev/shm实现临时数据存储，此时CCI场景/dev
Context）对内核参数进行配置，极大提升用户业务部署的灵活性。如果您对securityContext概念不够熟悉，更多信息可阅读Security Context。 在 Linux 中，最通用的内核参数修改方式是通过sysctl接口进行配置。在Kubernetes中，也是通过Pod的sysctl安全上下文（Security
创建MXJob 功能介绍 创建MXJob。 MXJob即MXNet任务，是基于MXNet开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现MXNet的训练。MXNet开源框架的信息详见：https://mxnet.incubator.apache.org/。
填写基本信息，选择2创建的命名空间，Pod数量选择为“1”，选择Pod规格为“GPU加速型”，显卡的驱动版本选择“418.126”，如下所示。 GPU Pod的详细规格和显卡驱动的说明请参见Pod规格。 图2 选择GPU容器规格 选择需要的容器镜像，这里选择的上传到镜像容器仓库的tensorflow镜像。
那么就会出现本问题单所述的误报，但是不影响业务使用，且实际的Job业务还是会运行超过上述时间的。 当前kubelet上述能力属于社区挂载框架既有能力。 解决方法： 针对短时运行的Pod（Job/CronJob），可能存在由于运行时间过短而误报卷挂载超时的情况，如果这类短时运行任
└── types.go 5 directories, 8 files 执行命名生成代码 以下命令在linux环境下执行 # 生成vendor文件夹 go mod vendor # 执行构建脚本 chmod 755 hack/update-codegen
TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org
云容器实例支持使用NVIDIA GPU的驱动版本为460.106和418.126，您应用程序中使用的CUDA需满足如表3所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于NVIDIA官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表3 NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA
云容器实例支持使用NVIDIA GPU的驱动版本为460.106和418.126，您应用程序中使用的CUDA需满足如表3所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于NVIDIA官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表3 NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA
”。 您需要设置Pod的metadata.annotations中添加cri.cci.io/gpu-driver字段，指定使用哪个版本显卡驱动，取值如下： gpu-460.106 gpu-418.126 如下示例创建一个容器规格为NVIDIA V100 16G x 1，CPU 4核，内存32GiB的Pod。
创建PyTorchJob 功能介绍 创建PyTorchJob。 PyTorchJob即PyTorch任务，是基于PyTorch开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现PyTorch的训练。 URI POST /apis/kubeflow
意义上做到按需使用、按需付费。 详细信息请参见Job。 定时任务（CronJob） 定时任务是基于时间控制的短时任务（Job），类似于Linux系统的crontab文件中的一行，在指定的时间周期运行指定的短时任务。 详细信息请参见CronJob。 服务（Service） Pod是
当前支持使用Nvidia GPU的驱动版本为418.126和460.106，您应用程序中使用的CUDA需满足如下表所示的配套关系。CUDA与驱动的配套关系来源于Nvidia官网，详细信息请参见CUDA Compatibility。 表：NVIDIA GPU驱动与CUDA配套关系 NVIDIA
configured as the pod's FQDN, rather than the leaf name (the default). In Linux containers, this means setting the FQDN in the hostname field of the
定时任务（CronJob） 定时任务（CronJob）是基于时间控制的任务（Job），类似于Linux系统的crontab，在指定的时间周期运行指定的任务。 创建定时任务 登录云容器实例管理控制台，左侧导航栏中选择“工作负载 > 定时任务（CronJob）”，在右侧页面单击“镜像创建”。
漏洞修复公告 修复Linux内核SACK漏洞公告 kube-proxy安全漏洞CVE-2020-8558公告 CVE-2020-13401的漏洞公告 CVE-2020-8559的漏洞公告 CVE-2020-8557的漏洞公告
Job管理的Pod根据用户的设置把任务成功完成就自动退出（Pod自动删除）。 定时任务（CronJob）：是基于时间的Job，就类似于Linux系统的crontab文件中的一行，在指定的时间周期运行指定的Job。 任务负载的这种用完即停止的特性特别适合一次性任务，比如持续集成，配
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