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使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 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
kubectl、Kubernetes API创建和使用容器负载。 图2 产品架构 基于云平台底层网络和存储服务（VPC、ELB、NAT、EVS、OBS、SFS等），提供丰富的网络和存储功能。 提供高性能、异构的基础设施（x86服务器、GPU加速型服务器、Ascend加速型服务器），容器直接运行在物理服务器上。
Namespace和Network Namespace（命名空间）是一种在多个用户之间划分资源的方法。适用于用户中存在多个团队或项目的情况。当前云容器实例提供“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。
Namespace和Network Namespace（命名空间）是一种在多个用户之间划分资源的方法。适用于用户中存在多个团队或项目的情况。当前云容器实例提供“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。
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。
ID）：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK（Secret Access Key）：私有访问密钥。与访问密钥ID结合使用，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，
CUDA 10.1 (10.1.105)及以下 GPU镜像 CUDA和cuDNN都是与GPU相关的技术，用于加速各种计算任务，特别是深度学习任务。在使用NVIDIA GPU进行深度学习时，通常需要安装CUDA和cuDNN。请使用配套关系的基础镜像。 Pod存储空间限制 如果没有挂
log”等格式日志文件，转储到AOM中，方便您查看和检索。 支持区域：全部 查看日志 权限管理 CCI当前认证鉴权是在Kubernetes的角色访问控制（RBAC）与统一身份认证服务（IAM）的能力基础上，提供的基于IAM的细粒度权限控制和IAM Token认证，同时支持命名空间级别及
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。
域名/虚拟IP，使得当前负载能够为内网中其他负载提供服务，分为Service和ELB两种方式。 公网访问：通过弹性负载均衡，从外部访问负载。 本例中，选择配置为“公网访问”，这样可以通过负载均衡的IP和端口访问2048负载。 配置服务名称为“deployment-2048”，选择
t或者request限制。 本节的资源规整算法仅适用于云原生bursting，CCI 2.0的console和API有独立的Pod规格规整算法。 pod资源规格算法 弹性CCI的pod规格，根据container资源的Requests和Limits计算，调整至CCI允许范围。 pod规格的计算方式遵循如下规则：
源。 二次开发 Namespace和Network 使用 Service 和 Ingress 管理网络访问 使用PersistentVolumeClaim申请持久化存储 使用 ConfigMap 和 Secret 提高配置灵活性 使用 Job 和 CronJob 创建任务负载 06
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