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I实例绑定的监听器。 在当前页面左侧导航栏选择“后端服务器组”，单击异常MCS/MCI实例监听器绑定的后端服务器组名称，进入“基本信息”页面，关闭“移除保护”和“修改保护”。 删除异常的MCS/MCI实例监听器绑定的后端服务器组。 强制删除MCS/MCI异常实例： 选择状态一直为
5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调度到没有GPU的节点。如果缺乏GPU资源，会报类似如下的Kubernetes事件。 0/2 nodes are available: 2 Insufficient
登录云容器引擎控制台，选择本端集群，进入集群详情页，单击左侧导航栏“节点管理”，进入节点详情页。 单击“节点名称”下的节点，在弹出的页面中单击右上角“远程登录”，选择VNC方式登录。 根据界面提示，输入账号和密码，成功进入Linux环境中。 在云容器引擎控制台中，选择对端集群，进入集群详情页
安装本地集群 安装前检查 安装前准备（私网接入） 安装及验证 父主题： 本地集群
管理本地集群 本地集群KubeConfig文件 本地集群配置文件 管理本地集群节点 管理本地集群网络 注销本地集群 使用ucs-ctl命令行工具管理本地集群 GPU调度 NPU调度 备份与恢复 父主题： 本地集群
注册本地集群 本小节指导您将本地集群注册至UCS。 约束与限制 仅华为云账号且具备UCS FullAccess权限的用户可进行集群注册的操作。 前提条件 已在UCS控制台申请本地集群试用。 UCS集群配额充足。 节点/tmp目录需要预留20GB空间。 根据安装本地集群确保待执行机检查项已满足。
使用ucs-ctl命令行工具管理本地集群 ucs-ctl是管理UCS本地集群的命令行工具，它仅适用于UCS本地集群。 在使用ucs-ctl工具前，为防止您执行被篡改的ucs-ctl工具，请先进行工具的完整性校验，具体操作请参考安装及验证章节的ucs-ctl工具完整性校验操作步骤。
负载均衡器：仅支持集群所在VPC下的负载均衡实例。 分配策略： 加权轮询算法：根据不同的权重将请求分配到后端服务器。 加权最少连接：将请求分发给（当前连接/权重）比值最小的后端服务器进行处理。 源IP算法：将客户端IP请求固定分配给一台服务器，实现获取同一个session。 会话保持类型：默认不启用，可选择“源IP
源仓库字段不能为空，如果需要将一个源仓库同步到多个目标仓库需要配置多条规则。 目标仓库名可以和源仓库名不同，此时同步功能类似于：docker pull + docker tag + docker push。 当源仓库字段中不包含tag时，表示将该仓库所有tag同步到目标仓库，此时目标仓库不能包含tag。
GPU调度 GPU调度概述 准备GPU资源 创建GPU应用 监控GPU资源 父主题： 管理本地集群
NPU调度 NPU调度概述 NPU节点标签 创建NPU应用 父主题： 管理本地集群
安装本地集群的业务规划 基础软件规划 数据规划 父主题： 本地集群
如何更新本地集群ca/tls证书？ 前提条件 本地集群各个组件运行正常。 集群各个节点处于ready状态。 操作步骤 下载ucs-ctl二进制工具，放到任一台本地集群的管控节点/root/ucs目录下。 将所有节点密码信息记录到表格中，并保存到二进制所在节点/root/ucs/update_cert
集群架构选择X86，在ARM节点上安装本地集群，则会安装失败报错： 集群架构选择ARM，在X86节点上安装本地集群，则会安装失败报错。 解决方案：集群节点CPU架构暂不支持异构混部，请确认集群架构与安装部署本地集群节点的cpu架构一致。 若集群架构选择X86，请选择X86节点上安装本地集群。 若集群架
准备GPU资源 本文介绍如何在使用GPU能力前所需要的基础软件、硬件规划与准备工作。 基础规划 配置 支持版本 集群版本 v1.25.15-r7及以上 操作系统 华为云欧拉操作系统 2.0 系统架构 X86 GPU类型 T4、V100 驱动版本 GPU虚拟化功能仅支持470.57
监控GPU资源 本章介绍如何在UCS控制台界面查看GPU资源的全局监控指标。 前提条件 完成GPU资源准备。 当前本地集群已创建GPU资源。 当前本地集群开启了监控能力。 GPU监控 登录UCS控制台，在左侧导航栏选择“容器智能分析”。 选择对应的集群并开启监控，详细操作请参照集群开启监控。
创建NPU应用 前提条件 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 当前不支持npu负载多容器能力。 通过控制台创建NPU应用 本节以创建无状态工作负载(Deployment)为例，说明通过控制台创建npu资源应用的方法。
为kspider-linux-arm64或kspider-windows-amd64.exe。 根据容器迁移准备工作章节的要求，准备一台服务器并上传kspider工具，然后进行解压缩。在kspider工具所在目录下执行./kspider-linux-amd64 -h，您可以查看该工具的使用方法。
NPU调度概述 UCS本地集群管理支持NPU异构资源调度能力。 可实现快速高效地处理推理和图像识别等工作。 NPU调度可以指定Pod申请NPU的数量，为工作负载提供NPU资源。 父主题： NPU调度
GPU调度概述 工作负载支持使用节点GPU资源，GPU资源使用可以分为如下两种模式： GPU静态分配（共享/独享）：按比例给Pod分配GPU显卡资源，支持独享（分配单张/多张显卡）和共享（部分显卡）方式。 GPU虚拟化：UCS On Premises GPU采用xGPU虚拟化技术
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