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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。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化资源的无状态负载，并将GPU申请量设为大于集群现有GPU资源上限。
GPU虚拟化概述 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。
准备GPU虚拟化资源 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。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。
约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。 init容器不支持使用GPU虚拟化资源。 GPU虚拟化支持显存隔离、显存与算力隔离两种隔离模式。单个GPU卡仅支持调度同一种隔离模式的工作负载。
GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度
容器化改造 企业管理应用容器化改造（ERP）
整体应用容器化改造 本教程以“整体应用容器化改造”为例，指导您将一个“部署在虚拟机上的ERP企业管理系统”进行容器化改造，部署到容器服务中。 您不需要改动任何代码和架构，仅需将整体应用构建为容器镜像，部署到云容器引擎中。 本例应用简介 本例“企业管理应用”由某企业（简称A企业）开发
容器不需要硬件虚拟化以及运行完整操作系统等额外开销，所以对系统资源利用率更高。相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。 更快速的启动时间。 容器直接运行于宿主机内核，无需启动完整的操作系统，可以做到秒级甚至毫秒级的启动时间。
父主题： GPU虚拟化
改造流程 整体应用容器化改造时，需要执行完整的改造流程。 容器化改造流程包括：分析应用、准备应用运行环境、编写开机脚本、编写Dockerfile、制作并上传镜像、创建容器工作负载。 改造流程每一部分的详情可参考改造流程。 图1 容器化改造流程 父主题： 实施步骤
XGPU视图 XGPU是虚拟化的GPU设备，从XGPU视图可以在节点、GPU卡、容器等多个角度监控XGPU虚拟化设备的显存、算力分配率，帮助您掌控GPU运行状况。
容器 容器与Docker 容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久，却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。
显存 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 volcano.sh/gpu-mem.128Mi 1-16384间整数 无 允许 - 虚拟化GPU显存资源，若配置limit和request相同，可独立配置 GPU虚拟化资源：算力 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围
GPU调度 GPU节点驱动版本 使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 监控GPU资源指标 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件使用dcgm-exporter监控GPU指标 基于GPU监控指标的工作负载弹性伸缩配置 GPU虚拟化节点弹性伸缩配置 GPU故障处理
持久化存储 Volume PV、PVC和StorageClass
安全运行时与普通运行时 相比于普通运行时，安全运行时可以让您的每个容器（准确地说是Pod）都运行在一个单独的微型虚拟机中，拥有独立的操作系统内核，以及虚拟化层的安全隔离。
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。
使用Kubernetes默认GPU调度 GPU虚拟化 GPU虚拟化能够动态对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。
虚拟化 c6.4xlarge.4 16 64 20/9 280 150 8 8 3.5/5 KVM/QingTian虚拟化 c6.6xlarge.4 24 96 25/14 400 200 8 8 4/5 KVM/QingTian虚拟化 c6.8xlarge.4 32 128 30
接口约束 仅支持创建KVM虚拟化类型的节点，非KVM虚拟化类型的节点创建后无法正常使用。 调用方法 请参见如何调用API。
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