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混合云 应用场景 多云部署、容灾备份 为保证业务高可用，需要将业务同时部署在多个云的容器服务上，在某个云出现事故时，通过统一流量分发的机制，自动地将业务流量切换到其他云上。 流量分发、弹性伸缩 大型企业客户需要将业务同时部署在不同地域的云机房中，并能根据业务的波峰波谷进行自动弹性扩容和缩容，以节约成本。
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
异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU
v6默认子网“subnet-ipv6”。 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 选择“网络>虚拟私有云 VPC”。 单击“创建虚拟私有云”。 根据界面提示配置虚拟私有云和子网参数，必填参数说明请参见表1和表2。其他参数的具体说明请参见创建虚拟私有云和子网。
CCE产品架构 计算：全面适配华为云各类计算实例，支持虚拟机和裸机混合部署、高性价比鲲鹏实例、GPU和华为云独有的昇腾算力；支持GPU虚拟化、共享调度、资源感知的调度优化。 网络：支持对接高性能、安全可靠、多协议的独享型ELB作为业务流量入口。 存储：对接云存储，支持EVS、SFS和OBS，提供磁盘加密、快照和备份能力。
0建议使用470及以上版本驱动；Ubuntu 22.04建议使用515及以上版本驱动。 插件安装完成后，GPU 虚拟化和节点池驱动配置请前往“配置中心 > 异构资源配置”页进行设置。 单击“安装”，安装插件的任务即可提交成功。 卸载插件将会导致重新调度的GPU Pod无法正常运行，但已运行的GPU
支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件 1.0.3 v1.13 v1.15 v1.17 支持容器里使用huawei NPU设备的管理插件 父主题： 云原生异构计算插件
的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等能力。 应用场景1：多类型作业混合部署 随着各行各业的发展，涌现出越来越多的领域框架来支持业务的发展，这些框架都在相应的业务领域有着不可替代
配置中心 集群配置概览 集群访问配置 网络配置 调度配置 集群弹性伸缩配置 监控运维配置 Kubernetes原生配置 异构资源配置
应用场景 容器应用管理 秒级弹性伸缩 微服务流量治理 DevOps持续交付 混合云 高性能调度
调度概述 CCE支持不同类型的资源调度及任务调度等，可提升应用的性能和集群整体资源的利用率。本文介绍CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、Volcano调度的主要功能。 CPU调度 CCE提供CPU管理策略为应用分配完整的CPU物理核，提升应用性能，减少应用的调度延迟。 功能
定”进行保存。 步骤二：异构资源配置 单击左侧导航栏的“配置中心”，选择“异构资源配置”页签。 在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。
器支持） 异构资源调度（Volcano调度器支持） Kube-scheduler 调度器 kube-scheduler 提供社区原生调度器标准调度能力。 启用volcano增强能力：需安装Volcano 调度器插件。开启后为您提供资源利用率优化、AI任务性能增强、异构资源管理等高
习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。 Volcano提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，最大支持1000Pod/s的调
51 v1.23 - 1.23.0 1.23.47 v1.23 优化异构设备(GPU/NPU)识别方法 扩容节点数量超过集群规模时，使用集群支持的剩余节点数量进行扩容 1.23.0 1.23.44 v1.23 优化异构设备(GPU/NPU)识别方法 扩容节点数量超过集群规模时，使用集群支持的剩余节点数量进行扩容
机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano Scheduler是负责Pod调度的组件
使用Volcano调度工作负载 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。
将这些申请而未使用的资源（即申请量与使用量的差值）利用起来，就是资源超卖。超卖资源适合部署离线作业，离线作业通常关注吞吐量，SLA要求不高，容忍一定的失败。 在线作业和离线作业混合部署在Kubernetes集群中将有效的提升集群整体资源利用率。 图1 资源超卖示意图 资源超卖功能特性 当节点池启用动态资源超卖和弹性伸
如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 问题现象 当集群中存在GPU/NPU节点和普通节点混合使用的场景时，普通工作负载也可以调度到GPU/NPU节点上，可能出现GPU/NPU资源未充分利用的情况。 问题原因 由于GPU/NPU节点同样提供CPU、内存资源，在一般
插件 插件概述 容器调度与弹性插件 云原生可观测性插件 云原生异构计算插件 容器网络插件 容器存储插件 容器安全插件 其他插件
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