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后,能够获取宿主机上所有GPU设备的访问权限。 关于漏洞的详细信息,请参见CVE-2021-1056。 如果您的CCE集群中存在GPU(ECS)节点,并使用了CCE推荐的NVIDIA GPU驱动版本(Tesla 396.37),按照目前NVIDIA官方公告判断暂不受影响;如果您自行安装或更新过节点上的NVIDIA
存储容量,单位Gi,必须和已有pv的storage大小保持一致。 volumeName PV的名称。 极速文件存储所在VPC,子网必须与工作负载规划部署的ECS虚拟机的VPC保持一致,安全组开放入方向端口(111、445、2049、2051、20048)。 创建PV。 kubectl create -f
17 v1.19 v1.21 v1.23 新增beta检查项ScheduledEvent,支持通过metadata接口检测宿主机异常导致虚拟机进行冷热迁移事件。该检查项默认不开启。 0.8.10 1.16.3 v1.17 v1.19 v1.21 v1.23 新增ResolvConf配置文件检查。
"nodeemptydirvolume" }, { "name": "nodeCSIscheduling" }, { "name": "networkresource"
使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离,高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 如果您需要通过命令行创建,需要使用kubectl连接到集群,详情请参见通过kubectl连接集群。 约束与限制 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。
orage大小保持一致。 volumeName PV的名称。 图1 弹性文件存储-共享路径 文件存储所在VPC必须与工作负载规划部署的ECS虚拟机的VPC保持一致。 创建PV。 kubectl create -f pv-sfs-example.yaml 创建PVC。 kubectl
name: nodelocalvolume - name: nodeemptydirvolume - name: nodeCSIscheduling - name: networkresource arguments: