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GPU虚拟化概述 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU量，提高GPU利用率。
准备GPU虚拟化资源 CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。本文介绍如何在GPU节点上实现GPU的调度和隔离能力。 前提条件 配置 支持版本 集群版本 v1.23.8-r0、v1.25
GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度
使用GPU虚拟化 本文介绍如何使用GPU虚拟化能力实现算力和显存隔离，高效利用GPU设备资源。 前提条件 已完成GPU虚拟化资源准备。 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 单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。
款监控集群节点异常事件的插件，以及对接第三方监控平台功能的组件。它是一个在每个节点上运行的守护程序，可从不同的守护进程中搜集节点问题并将其报告给apiserver。NPD可以作为DaemonSet运行， 也可以独立运行。 CCE节点故障检测插件基于社区开源项目node-probl
在“GPU配置”中找到“节点池配置”，并选择新增的目标节点池。 参考准备GPU虚拟化资源，选择满足GPU虚拟化要求的驱动，并开启支持GPU虚拟化。 图1 异构资源配置 单击“确认配置”进行保存。 步骤三：创建GPU虚拟化负载并扩容 参考使用GPU虚拟化章节，创建使用GPU虚拟化资源的无状态负载，并将GPU申请量设为大
整体应用容器化改造 本教程以“整体应用容器化改造”为例，指导您将一个“部署在虚拟机上的ERP企业管理系统”进行容器化改造，部署到容器服务中。 您不需要改动任何代码和架构，仅需将整体应用构建为容器镜像，部署到云容器引擎中。 本例应用简介 本例“企业管理应用”由某企业（简称A企业）开
容器化改造 企业管理应用容器化改造（ERP）
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。 为什么需要使用容器 更高效的利用系统资源。 容器不需要硬件虚拟化以及运行完整操作系统等额外开销，所以对系统资源利用率更高。相比虚拟机技术，一个相同配置的主机，往往可以运行更多数量的应用。 更快速的启动时间。
丰富的诊断能力，请参考开通监控中心开通。 配置定时巡检规则 在“健康诊断”页面右上角打开“定时巡检”开关，并配置定时巡检启动的时间。集群将在指定时间自动开始集群巡检任务。单个集群，每天仅支持配置一个定时巡检时间。 图1 定时巡检 手动发起诊断 当您初次使用健康诊断时，单击“马上诊
容器 容器与Docker 容器技术起源于Linux，是一种内核虚拟化技术，提供轻量级的虚拟化，以便隔离进程和资源。尽管容器技术已经出现很久，却是随着Docker的出现而变得广为人知。Docker是第一个使容器能在不同机器之间移植的系统。它不仅简化了打包应用的流程，也简化了打包应用
针对诊断结果，智能给出健康评分 支持定时巡检，并可视化巡检结果 支持查看巡检历史，方便用户分析故障原因 针对故障和潜在风险，给出风险等级并提供修复建议 使用场景 运维对集群做变更前的集群状况检测，可随时主动触发健康诊断 支持运维的定时巡检，可设置定时执行时间，定期检查集群风险 集
已经使用nvidia.com/gpu资源，则不会转成虚拟化GPU，依然使用整卡资源。 开启GPU虚拟化时，在工作负载中设置nvidia.com/gpu等价于开启虚拟化GPU显存隔离，可以和显存隔离模式（即设置volcano.sh/gpu-mem.128Mi资源）的工作负载共用一张
通过AOM配置自定义告警 CCE对接AOM并上报告警和事件，通过在AOM中设置告警规则，您可以及时了解集群中各种资源是否存在异常。 告警配置流程 在SMN创建主题。 创建行动规则。 添加告警规则。 事件类告警：根据集群上报到AOM的事件配置告警。推荐配置的事件和配置方法请参见添加事件类告警。
改造流程 整体应用容器化改造时，需要执行完整的改造流程。 容器化改造流程包括：分析应用、准备应用运行环境、编写开机脚本、编写Dockerfile、制作并上传镜像、创建容器工作负载。 改造流程每一部分的详情可参考改造流程。 图1 容器化改造流程 父主题： 实施步骤
st配置相同 GPU虚拟化资源：显存 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 volcano.sh/gpu-mem.128Mi 1-16384间整数 无 允许 - 虚拟化GPU显存资源，若配置limit和request相同，可独立配置 GPU虚拟化资源：算力 参数名 取值范围
个 每个节点的GPU虚拟化设备数量 节点-XGPU设备显存分配量 字节 每个节点上的GPU虚拟化设备显存总量 GPU卡-XGPU设备显存使用率 百分比 每张GPU卡上的GPU虚拟化设备显存使用率 计算公式：显卡上所有XGPU设备的显存使用量之和 / 显卡显存总量 GPU卡-XGPU设备显存分配量
集群管理的URL格式为：https://Endpoint/uri。其中uri为资源路径，也即API访问的路径。 接口约束 仅支持创建KVM虚拟化类型的节点，非KVM虚拟化类型的节点创建后无法正常使用。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /api/v3/projects/{pr
持久化存储 Volume PV、PVC和StorageClass
异构资源配置 GPU配置 GPU虚拟化：CCE GPU虚拟化采用自研xGPU虚拟化技术，能够动态对GPU设备显存与算力进行划分，单个GPU卡最多虚拟化成20个GPU虚拟设备。相对于静态分配来说，虚拟化的方案更加灵活，最大程度保证业务稳定的前提下，可以完全由用户自己定义使用的GPU
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