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批量计算 在CCE集群中部署使用Kubeflow 在CCE集群中部署使用Caffe 在CCE集群中部署使用Tensorflow 在CCE集群中部署使用Flink 在CCE集群中部署使用ClickHouse 在CCE集群中部署使用Spark
计算配置 节点池类型 节点池类型。不填写时默认为vm。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 .spec.type vm、ElasticBMS、pm vm 支持初始化时配置,不支持后续修改 CCE Standard/CCE Turbo 匹配实际节点ECS/BMS规格分类
计算配置 节点类型 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 type 无 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo CCE Standard集群: 弹性云服务器-虚拟机:基于弹性云服务器部署容器服务。 弹性云服务器-物理机:基于擎天架构的服务器部署容器服务。
在CCE集群中部署使用Flink Flink是一个用于大规模数据处理的分布式流处理框架和计算引擎,可以处理有界(批处理)和无界(流处理)数据,提供低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力,同时支持复杂事件处理和数据分析。在CCE集群中部署Flink,可以帮助您构建高效、可靠且灵活的数据
成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本:使用监控指标和实际账单作为输入,通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本,结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中,Pod的使用量为当前采样时刻下申请量(Request)和实际使用量(Real
复用等机制减少集群资源的空闲比例。 价值 面向AI计算的容器服务,采用高性能GPU计算实例,并支持多容器共享GPU资源,在AI计算性能上比通用方案提升3~5倍以上,并大幅降低了AI计算的成本,同时帮助数据工程师在集群上轻松部署计算应用,您无需关心复杂的部署运维,专注核心业务,快速实现从0到1快速上线。
合理分配容器计算资源 只要节点有足够的内存资源,那容器就可以使用超过其申请的内存,但是不允许容器使用超过其限制的资源。如果容器分配了超过限制的内存,这个容器将会被优先结束。如果容器持续使用超过限制的内存,这个容器就会被终结。如果一个结束的容器允许重启,kubelet就会重启它,但是会出现其他类型的运行错误。
基于Kubernetes构建一个端到端的AI计算平台是非常复杂和繁琐的过程,它需要处理很多个环节。如图1所示,除了熟知的模型训练环节之外还包括数据收集、预处理、资源管理、特性提取、数据验证、模型的管理、模型发布、监控等环节。对于一个AI算法工程师来讲,如果要做模型训练,就不得不搭建一套AI计算平台,这个过程耗时费力,而且需要很多的知识积累。
功能,主要特性包括: 丰富的计算框架支持:通过CRD提供了批量计算任务的通用API,通过提供丰富的插件及作业生命周期高级管理,支持TensorFlow,MPI,Spark等计算框架容器化运行在Kubernetes上。 高级调度:面向批量计算、高性能计算场景提供丰富的高级调度能力,
区域与可用区 什么是区域、可用区? 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Re
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
x86_64内核系统 1.1.11 v1.15 v1.17 支持用户自定义驱动地址下载驱动 支持v1.15、v1.17集群 父主题: 云原生异构计算插件
Volcano批量调度系统:加速AI计算的利器 Volcano是一款构建于Kubernetes之上的增强型高性能计算任务批量处理系统。作为一个面向高性能计算场景的平台,它弥补了Kubernetes在机器学习、深度学习、HPC、大数据计算等场景下的基本能力缺失,其中包括gang
在CCE集群中部署使用Kubeflow Kubeflow部署 Tensorflow训练 使用Kubeflow和Volcano实现典型AI训练任务 父主题: 批量计算
私有网络:数据访问必须在数据中心内部网络中。 容量与性能:单文件系统容量较高(PB级),性能极佳(IO读写时延ms级)。 应用场景:适用于多读多写(ReadWriteMany)场景下的各种工作负载(Deployment/StatefulSet)和普通任务(Job)使用,主要面向高性能计算、媒体处
IfNotPresent imagePullSecrets: - name: default-secret 父主题: 批量计算
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
在CCE集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题: 批量计算
在CCE集群中部署使用Caffe 预置条件 资源准备 Caffe分类范例 父主题: 批量计算
在CCE Turbo集群中使用分布式云资源 CCE Turbo集群支持管理边缘基础设施(智能边缘小站)的能力。启用分布式支持后,一个集群可以统一管理数据中心和边缘的计算资源,用户可以便捷地根据应用的诉求将其部署在对应的区域。 CCE Turbo集群使用分布式云资源功能需要提前注册并部署智能边缘小站服务。