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DRF调度算法能够确保在多种类型资源共存的环境下,尽可能满足分配的公平原则。 配置建议： DRF调度算法优先考虑集群中业务的吞吐量，适用单次AI训练、单次大数据计算以及查询等批处理小业务场景。 组调度 将一组Pod看做一个整体进行资源分配。
创建tf-gpu.yaml文件，示例如下： 该示例的主要功能是基于Tensorflow的分布式架构，利用卷积神经网络（CNN）中的ResNet50模型对随机生成的图像进行训练，每次训练32张图像（batch_size），共训练100次（step），记录每次训练过程中的性能（image
未来Volcano会持续迭代演进，优化算法、增强调度能力如智能调度的支持，在推理场景增加GPU Share等特性的支持，进一步提升kubeflow批量训练和推理的效率。
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。
Volcano提供了一个针对BigData和AI场景下，通用、可扩展、高性能、稳定的原生批量计算平台，方便AI、大数据、基因、渲染等诸多行业通用计算框架接入，提供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能力。
应用管理与运维平台（ServiceStage） ServiceStage应用管理与运维平台是一个应用托管和微服务管理平台，可以帮助企业简化部署、监控、运维和治理等应用生命周期管理工作。
公平调度（DRF） DRF（Dominant Resource Fairness）是主资源公平调度策略，应用于大批量提交AI训练和大数据作业的场景，可增强集群业务的吞吐量，整体缩短业务执行时间，提高训练性能。
启用该能力后，可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题，大幅度提升整体训练性能。 前提条件 已创建v1.19及以上版本的集群，详情请参见购买Standard/Turbo集群。 已安装Volcano插件，详情请参见Volcano调度器。
基于Pod实例画像的资源超卖 Volcano新增基于Pod实例画像的超卖量算法。该算法持续采集并累积节点上Pod的CPU和内存利用率，统计Pod资源用量的概率分布特征，进而计算出节点资源用量的概率分布特征，从而在一定的置信度下给出节点资源用量的评估值。
Volcano调度器 插件简介 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性。
启用该能力后，可以解决分布式训练任务之间的资源忙等待和死锁等痛点问题，大幅度提升整体训练性能。详情请参见组调度（Gang）。
DRF调度算法优先考虑集群中业务的吞吐量，适用单次AI训练、单次大数据计算以及查询等批处理小业务场景。 启用公平调度（DRF）后，可增强集群业务的吞吐量，提高业务运行性能。详情请参见公平调度（DRF）。
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
action中执行的具体算法逻辑取决于注册的plugin中各函数的实现。 关闭本次会话。
queue设置部分capability情况下Pod无法调度问题 支持volcano组件日志时间与系统时间保持一致 修复队列间多抢占问题 修复ioaware插件在某些极端场景下结果不符合预期的问题 支持混合集群 1.2.3 v1.15 v1.17 v1.19 修复因为精度不够引发的训练任务
将Prometheus监控数据上报至第三方监控平台 操作场景 CCE云原生监控插件可以将集群中收集到的Prometheus指标，上报到您指定的监控平台，例如AOM，或者您也可以指定支持Prometheus数据的第三方监控平台。
弹性伸缩在CCE上的使用场景非常广泛，典型的场景包含在线业务弹性、大规模计算训练、深度学习GPU或共享GPU的训练与推理、定时周期性负载变化等。 CCE弹性伸缩 CCE的弹性伸缩能力分为如下两个维度： 工作负载弹性伸缩：即调度层弹性，主要是负责修改负载的调度容量变化。
CCE集群根证书是Kubernetes认证的基础证书，华为云上的Kubernetes集群管理面托管在CCE管理平台上，证书也在CCE的管理平台上，不对用户开放，这个证书在平台上会定期维护，不会出现过期的情况。
负载均衡器配置：后端云服务器组 后端云服务器组的负载均衡算法 服务对接的后端实例会在一个后端云服务器组中，此参数支持配置后端云服务器组的负载均衡算法。
负载均衡配置： 分配策略：可选择加权轮询算法、加权最少连接或源IP算法。 加权轮询算法：根据后端服务器的权重，按顺序依次将请求分发给不同的服务器。它用相应的权重表示服务器的处理性能，按照权重的高低以及轮询方式将请求分配给各服务器，相同权重的服务器处理相同数目的连接数。
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