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节点，离线作业优先调度到超卖节点。 在线作业预选超卖节点时只能使用其非超卖资源 在线作业只能使用超卖节点的非超卖资源，离线作业可以使用超卖节点的超卖及非超卖资源。 同一调度周期在线作业先于离线作业调度 在线作业和离线作业同时存在时，优先调度在线作业。当节点资源使用率超过设定的驱逐
支持管理智能边缘小站 不支持 产品架构 图1 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
在CCE集群中部署使用Tensorflow 资源准备 购买CCE集群，购买GPU节点并使用gpu-beta插件安装显卡驱动。 在集群下添加一个对象存储卷。 数据预置 从https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist下载数据。 获取
AI套件（NVIDIA GPU）插件或插件版本低于2.0.0，则不涉及该漏洞。 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件老版本命名为：gpu-beta、gpu-device-plugin。 如果CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件版本大于等于2.0.0，请登录GPU节点执行以下命令：
可以看到推理使用的图片。 登录在集群中添加GPU节点添加的节点，执行docker logs {容器id}查看归类结果，可以看到结果：tabby cat。 使用GPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:gpu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python
当集群资源不足时，调度器主动驱逐低优先级业务，保障高优先级业务正常调度。 共享使用GPU资源 使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。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，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
那么就需要为集群增加节点，从而保证业务能够正常提供服务。 弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：
有如下优点： 平衡在线业务与离线业务对出口网络带宽的使用，保证在线业务有足够的网络带宽，在线业务触发阈值时，压缩离线业务带宽使用。 在线业务所占用的网络资源较少时，离线业务可使用更多带宽；在线业务所占用的网络资源较多时，降低离线业务资源占用量，从而优先保障在线业务的网络带宽。 约束与限制
集群调度器配置 开启GPU共享 是否开启GPU共享能力 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 enable-gpu-share true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo 配置建议： true 默认调度器 集群调度器选择开关，用户可自定义调度器模式。
优先级施加到Pod的调度进程中。 应用场景5：在线离线作业混合部署 当前很多业务有波峰和波谷，部署服务时，为了保证服务的性能和稳定性，通常会按照波峰时需要的资源申请，但是波峰的时间可能很短，这样在非波峰时段就有资源浪费。另外，由于在线作业SLA要求较高，为了保证服务的性能和可靠性
异构资源调度： GPU：支持以GPU实例作为集群工作节点，并具备全面的GPU兼容生态，支持GPU调度、监控、弹性伸缩等全生命周期操作。详情请参见GPU调度。 GPU虚拟化：支持对GPU设备显存与算力进行动态划分，多个容器共享一个GPU设备且相互隔离，提高GPU利用率。详情请参见GPU虚拟化。
name: 'cce-gpu' cce-gpu 结合CCE的GPU插件支持GPU资源分配，支持小数GPU配置。 说明： 1.10.5及以上版本的插件不再支持该插件，请使用xgpu插件。 小数GPU配置的前提条件为CCE集群GPU节点为共享模式，检查集群是否关闭GPU共享，请参见修改C
CCE是否支持账户余额变动提醒？ 系统会以邮件、短信形式给客户发送账户余额变动通知，包括账户余额调整、充值到账、客户在线充值等。 父主题： 计费类
Standard/CCE Turbo 集群显示名，用于在 CCE 界面显示，该名称创建后可修改 配置建议： 按照集群资源归属（如一般集群还是GPU集群）、应用场景（测试集群还是生产集群）等维度命名，方便区分和管理 计费模式 包年包月是预付费模式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源
集群有4块GPU卡，TFJob1和TFJob2作业各自有4个Worker，TFJob1和TFJob2各自分配到2个GPU。但是TFJob1和TFJob2均需要4块GPU卡才能运行起来。这样TFJob1和TFJob2处于互相等待对方释放资源，这种死锁情况造成了GPU资源的浪费。 亲和调度问题
weight为CPU权重 Memory.score为Memory资源得分，Memory.weight为Memory权重 GPU.score为GPU资源得分，GPU.weight为GPU权重 图1 Binpack策略示例 如图所示，集群中存在两个节点，分别为Node 1和Node 2，在调度P
kubectl delete -f tf-mnist.yaml 使用GPU训练 TFJob可在GPU场景下进行，该场景需要集群中包含GPU节点，并安装合适的驱动。 在TFJob中指定GPU资源。 创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflo
6-CCE Turbo集群容器网络走线介绍 CCE集群中容器出网总结 GPU&AI相关 基于Nvidia xid进行GPU故障定位 CCE中GPU虚拟化的使用 Kubernetes场景下基于Nvidia GPU-operator实现图形渲染能力 Java应用容器化相关 Java业
od gpu: true ... 通过节点亲和性规则配置，也可以做到同样的事情，如下所示。 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gpu labels: app: gpu spec:
级高的业务SLO。 资源分级管控为业务潮汐明显的在线业务间混部、在线和离线业务混部奠定了基础。解决了应用预留资源较多、资源无法分时复用的问题。 在线作业与离线作业 从业务是否一直在线的角度看，其类型可分为在线作业和离线作业。 在线作业：一般运行时间长，服务流量呈周期性，资源存在潮
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