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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
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
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
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
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
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/。
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
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”。
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
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
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
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
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
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。
”。 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。
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
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
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
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
└── 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