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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
CPU Burst弹性限流 出口网络带宽保障 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。 出口网络带宽保障 父主题： 云原生混部
为负载均衡类型的Service配置gzip数据压缩 ELB支持开启数据压缩，通过数据压缩可缩小传输文件大小，提升文件传输效率减少带宽消耗。 该功能依赖ELB能力，使用该功能前请确认当前区域是否支持。ELB已支持的区域请参见数据压缩。
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集群中部署使用Spark 安装Spark 使用Spark on CCE 父主题： 批量计算
插件增加污点容忍 1.1.13 v1.13 v1.15 v1.17 支持Centos7.6 3.10.0-1127.19.1.el7.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
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。
该值为1（100%）表示在整个时间间隔内的每个周期执行一条 DRAM 指令（实际上，峰值约为 0.8 (80%) 是可实现的最大值）。 假设该值为0.2（20%），表示20%的周期在时间间隔内读取或写入设备内存。
1.0.6 v1.13 v1.15 v1.17 支持C75驱动 1.0.5 v1.13 v1.15 v1.17 支持容器里使用huawei 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
cce-obs-tensorflow mountPath: /home imagePullPolicy: IfNotPresent imagePullSecrets: - name: default-secret 父主题： 批量计算
WordCount任务的核心功能是计算输入文本中每个单词出现的次数。
CPU Burst弹性限流 出口网络带宽保障 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。 出口网络带宽保障 父主题： 调度
预置条件 本实践提供在CCE上运行caffe的基础分类例子https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb的过程。 OBS存储数据预置 创建OBS桶，并确认以下文件夹已创建，文件已上传至指定位置
计费因子：vCPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力。 大部分节点关机后不再收费，特殊ECS实例（包含本地硬盘的实例，如磁盘增强型，超高I/O型等）关机后仍然正常收费。关于ECS计费详情请参见ECS计费模式。
资源准备 在集群中添加GPU节点 登录CCE控制台，单击已创建的集群，进入集群控制台。 安装GPU插件。 在左侧导航栏中选择“插件管理”，在右侧找到gpu-beta（或gpu-device-plugin），单击“安装”。 在安装插件页面，设置插件关键参数。 Nvidia驱动：填写Nvidia
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。
Tensorflow训练 Kubeflow部署成功后，使用ps-worker的模式来进行Tensorflow训练就变得非常容易。本节介绍一个Kubeflow官方的Tensorflow训练范例，您可参考TensorFlow Training (TFJob)获取更详细的信息。 创建MNIST
（点） 无 允许 CCE Standard/CCE Turbo 当负载均衡器的type指定为public时，可以指定的公网带宽的名称。 公网带宽付费模式 公网带宽的付费模式：bandwidth为按带宽计费；traffic为按流量计费。
安装Spark 前提条件 您需要准备一台可访问公网的Linux机器，节点规格建议为4U8G及以上。 配置JDK 以CentOS系统为例，安装JDK 1.8。 查询可用的JDK版本。 yum -y list java* 选择安装JDK 1.8。 yum install -y java
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