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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%。
（停止维护）Kubernetes 1.11版本说明 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.11版本所做的变更说明。 表1 v1.11版本集群说明 Kubernetes版本（CCE增强版） 版本说明 v1.11.7-r2 主要特性： GPU支持V100类型 集群支持权限管理
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%。
21 v1.23 v1.25 volcano agent支持资源超卖。 添加针对GPU资源字段的校验admission：nvidia.com/gpu应小于1或者为正整数，volcano.sh/gpu-core.percentage应小于100并为5的倍数。 修复存在PVC绑定失败的场景下，后续提交Pod调度慢的问题。
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%。
力，面向机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用场景提供完整的应用调度特性。 CCE支持CPU资源调度、GPU/NPU异构资源调度、在离线作业混合部署、CPU Burst弹性限流等调度策略，您可以根据业务特征设置调度策略，帮助您提升应用的性能和集群整体资源的利用率。
etes 调度器和调度策略。 为什么Pod数量在节点上分布不均匀 资源需求：不同节点的资源配置可能不同，例如CPU、内存大小，导致Pod中定义的Request值无法被满足。即使节点实际负载很低，也无法调度到该节点。 自定义调度策略：Pod可能根据自定义的亲和性和反亲和性策略进行调度，导致Pod在节点上分布不均匀。
Kubernetes同步社区1.9.2版本 集群节点支持CentOS 7.1操作系统 支持GPU节点，支持GPU资源限制 支持web-terminal插件 v1.7.3-r13 主要特性： 新建集群的Docker版本升级到1706 支持DNS级联 支持插件化管理 增强PVC和PV事件的上报机制 裸金属场景支持对接OBS对象存储
Kubernetes同步社区1.9.2版本 集群节点支持CentOS 7.1操作系统 支持GPU节点，支持GPU资源限制 支持web-terminal插件 v1.7.3-r13 主要特性： 新建集群的Docker版本升级到1706 支持DNS级联 支持插件化管理 增强PVC和PV事件的上报机制 裸金属场景支持对接OBS对象存储
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，适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。
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Pod时，Binpack策略对两个节点分别打分。
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
空闲节点：资源利用率低于30%的节点。 CPU和内存资源碎片率整理策略（HighNodeUtilization） 从分配率低的节点上驱逐Pod。这个策略必须与Volcano调度器的binpack策略或者kube-scheduler调度器的MostAllocated策略一起使用。阈值可以分为CPU和内存两种资源角度进行配置。
集群规格为1000节点及以上时，默认值200 开启GPU共享 enable-gpu-share 是否开启GPU共享，该参数仅v1.23.7-r10、v1.25.3-r0及以上版本集群支持。 关闭GPU共享时，需保证集群中的Pod没有使用共享GPU能力（即Pod不存在cce.io/gpu-decision的a
27.14 v1.27 修复多规格情况下无法缩容和非预期PreferNoSchedule污点问题 1.27.1 1.27.11 v1.27 - 1.27.1 1.27.7 v1.27 适配CCE v1.27集群 优化异构设备(GPU/NPU)识别方法 1.27.1 表5 v1.25集群配套插件版本记录
显的。 虚拟GPU资源调度 支持GPU虚拟化资源调度。 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 xGPU true/false true 允许 CCE Standard/CCE Turbo 支持GPU单卡算力、显存分割与隔离的调度能力 配置建议： 使用GPU的场景默认开启，不使用GPU资源可以选择关闭
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
Ingress控制器插件升级检查异常处理 云原生监控插件升级检查异常处理 Containerd Pod重启风险检查异常处理 GPU插件关键参数检查异常处理 GPU/NPU Pod重建风险检查异常处理 ELB监听器访问控制配置项检查异常处理 Master节点规格检查异常处理 Master节点子网配额检查异常处理
本例是tomcat类型的web应用，需要7.0版本的tomcat环境，tomcat需要1.8版本的jdk。并且应用对接MongoDB，均需要提前获取。 此处请根据您应用的实际情况，下载应用所需的依赖环境。 下载对应版本的Tomcat、JDK和MongoDB。 下载JDK 1.8版本。 下载地址：https://www
监控 使用Prometheus监控多个集群 使用dcgm-exporter监控GPU指标 将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 通过PromQL语句查询Prometheus数据
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