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的容器化改造。 什么是容器 容器是操作系统内核自带能力，是基于Linux内核实现的轻量级高性能资源隔离机制。 云容器引擎CCE是基于开源Kubernetes的企业级容器服务，提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务，支持Kubernetes社区原生应用和工具，简化云上自动化容器运行环境搭建。
DNSCache）提升DNS性能 应用现状 当集群中的DNS请求量增加时，CoreDNS将会承受更大的压力，可能会导致如下影响： 延迟增加：CoreDNS需要处理更多的请求，可能会导致DNS查询变慢，从而影响业务性能。 资源占用率增加：为保证DNS性能，CoreDNS往往需要更高规格的配置。
单击集群名称进入集群，在左侧选择“配置中心”，在右侧选择“调度配置”页签。 在“AI任务性能增强调度”配置中，选择是否开启“组调度 (Gang) ”。 启用该能力后，可增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。 修改完成后，单击“确认配置”。 配置完成后，可以在工作负载或Volcano Job中使用Gang调度能力。
提升整体训练性能。详情请参见组调度（Gang）。 异构资源调度（Volcano调度器支持） 支持GPU资源调度 使用该能力时，集群中需要同时安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）。启用该能力后，可使用GPU资源运行AI训练作业，调度器提供GPU整卡调度和GPU共享调度能力，提高GPU资源利用率。
使用ASM实现灰度发布和蓝绿发布 应用服务网格（Application Service Mesh，简称ASM）是基于开源Istio推出的服务网格平台，它深度、无缝对接了企业级Kubernetes集群服务云容器引擎（CCE），在易用性、可靠性、可视化等方面进行了一系列增强，可为客户提供开箱即用的上手体验。
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。
如何查看Pod是否使用CPU绑核？ 节点关机后Pod不重新调度 如何避免非GPU/NPU负载调度到GPU/NPU节点？ 为什么Pod调度不到某个节点上？ 修改kubelet参数导致已驱逐的Pod被重新调度 根据GPU/NPU卡信息定位使用该卡的Pod 父主题： 工作负载
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
支持重调度功能 支持节点池亲和调度能力 优化调度性能 1.10.14 v1.19.16 v1.21 v1.23 v1.25 支持GPU资源抢占 优化混部弹性限流功能 增强可用区拓扑分布能力 优化NPU芯片rank table排序能力 优化GPU虚拟化功能 提升与CA联动扩容效率 提升调度稳定性
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
高负载场景下NGINX Ingress控制器的性能调优 Ingress对象为集群提供HTTP/HTTPS等七层协议的负载均衡访问方式，NGINX Ingress是社区常见的一种实现，目前CCE服务提供了一款基于社区的NGINX Ingress Controller优化的精选开源插
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:
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
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。
- plugins: - name: cce-gpu-topology-predicate - name: cce-gpu-topology-priority - name: cce-gpu ... 创建高优、低优priorityClass资源。
建议请参见设置容器规格。 GPU配额（可选） 当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不使用：表示不使用GPU。 GPU 整卡：单个容器独享GPU。 GPU 虚拟化：容器需要使用的GPU百分比，例如设置为10%，表示该容器需使用GPU资源的10%。
于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0版本已经发布，包含开发
建议请参见设置容器规格。 GPU配额（可选） 当集群中包含GPU节点时，才能设置GPU配额，且集群中需安装CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件。 不使用：表示不使用GPU。 GPU 整卡：单个容器独享GPU。 GPU 虚拟化：容器需要使用的GPU百分比，例如设置为10%，表示该容器需使用GPU资源的10%。
Standard/CCE Turbo CCE：CCE Standard集群。CCE Standard集群支持虚拟机与裸金属服务器混合、GPU、NPU等异构节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境。 Turbo: CCE Turbo集群。 全面基于云原生基础设施构建的云原生2
使用Volcano调度工作负载 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。
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