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Pod规格计算方式 Pod规格的计算步骤如下： Pod 包含的所有 Init 容器上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或 请求值 (request) 的最大值，作为 Pod 有效初始 request/limit。 Pod 对资源的有效 limit/request ，是取如下两项的较大者：
不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 Pod规格计费项 说明 通用计算型 包括CPU和内存。 GPU加速型 包括CPU、内存和GPU。 假设您计划购买一台通用计算型云容器实例。在购买云容器实例页面底部，您将看到所需费用的明细，如图所示。
型计算，同时对成本较敏感，需要低成本、免运维的计算平台。科学计算一般都是任务型计算，快速申请大量资源，完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 高性能计算：提供高性能计算、网络和高I/O存储，满足密集计算的诉求 极速弹性：秒级资源准备与弹性，减少计算过程中的资源处理环节消耗
当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
“通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
“通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
true）来启动容器是否支持？ 目前，CCI尚不支持特权模式。 特权容器主要场景是让容器共享、操作宿主机的设备，CCI是基于kata的hypervisor虚拟化级别隔离，所以宿主机的资源对容器完全隔离。 其他场景，推荐通过k8s原生SecurityContext中更细粒度的权限策
当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。
oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。
使用client-go访问CCI的CRD资源Network 您可以前往开发体验馆Codelabs / Namespace生命周期代码示例（Go）下载相关代码，并在线调试。 初始化项目 创建项目examples.com/cci-examples。 项目依赖k8s.io/client-go、k8s.io/
VE-2020-8558），Kubernetes节点的设置允许相邻主机绕过本地主机边界进行访问。 Kubernetes集群节点上如果有绑定在127.0.0.1上的服务，则该服务可以被同一个LAN或二层网络上的主机访问，从而获取接口信息。如果绑定在端口上的服务没有设置身份验证，则会导致该服务容易受到攻击。
main() FAQ 问：以上示例是否适用于其他版本的kubernetes-client/python？ 答：上述示例已通过测试，测试环境python3.7.4，测试版本包括： 9.0.1 10.1.0 11.0.0 12.0.1 17.17.0 18.17.0a1 19.15.0
镜像地址替换 使用场景 用户在线下IDC有自建的harbor镜像仓库，同时也会将镜像同步到华为云SWR镜像仓库。创建负载后，希望调度到自建Kubernetes集群节点上运行的Pod使用自建镜像仓库的镜像，弹性到CCI的Pod使用SWR的镜像，以提高镜像拉取效率。可通过在Pod.A
monSet等功能，具体如下表所示。 不支持的功能 说明 推荐替代方案 HostPath 挂载本地宿主机文件到容器中 使用云盘或者SFS文件系统 HostNetwork 将宿主机端口映射到容器上 使用type=LoadBalancer的负载均衡 DaemonSet DaemonS
kubernetes.io/flavor字段为如下值。 general-computing：通用计算型，基本水平的计算、存储和网络资源，适用于通用工作负载场景。 gpu-accelerated：GPU加速型，突出的图形计算能力，适用于AI等高性能场景。 Namespace下必须要创建一个Networ
区域和可用区用来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公
套餐包说明 CCI提供的资源包如表1所示，各资源包在不同规格及时长下的具体价格，请参见产品价格详情。你可以通过CCI提供的价格计算器，根据您的业务诉求，来快速计算出购买CCI的参考价格。 表1 套餐包说明 套餐包名称 作用 CPU套餐包 用于抵扣CPU规格产生费用。 内存套餐包 用于抵扣内存规格产生费用。
CCI服务是共享集群，不支持watch集群下全量的命名空间以及全量命名空间下的资源，支持watch指定命名空间下的资源。 使用Go SDK 示例已通过以下版本的测试： k8s.io/client-go@kubernetes-1.15.0 k8s.io/client-go@kubernetes-1.16
通过控制台、kubectl、Kubernetes API创建和使用容器负载，且只需为容器所使用的资源付费。 支持多种类型计算资源 云容器实例提供了多种类型计算资源运行容器，包括CPU，GPU（提供NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla T4显卡）。 支持多种网络访问方式
描述信息，少于等于250个字符。 Pod规格 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。 容器配置
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