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表1 通用计算型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 通用计算型X1 CPU/内存配比：自定义 vCPU数量范围：1-16 处理器：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.8GHz/3.5GHz 高IO 通用型SSD 超高IO 极速型SSD 通用型SSD V2 实例网络性能与计算规格对应
/关闭超线程 高IO 通用型SSD 超高IO 极速型SSD 通用型SSD V2 支持IPv6 超高网络收发包能力 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 最大网络收发包：1200万PPS 最大内网带宽：42Gbps 最大网络连接数：1000万 通用计算增强型C7t CPU
通用计算型 概述 通用计算型专属主机提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。
付费资源（如计算规格、OBS桶）、等都将被冻结，资源进入保留期。保留期的资源不支持任何操作。如果用户在宽限期内充值，则华为云会自动扣取欠费金额（含宽限期内产生的费用） 保留期到期时仍未支付欠款（含宽限期内产生的费用），则付费资源将释放，数据无法恢复。 宽限期和保留期的详细规则请参见宽限期保留期。
通用型：规格码中包含“n1”。 独享型：规格码中包含“x1”。 惠选型：规格码中包含“p1”。 通过API接口查询 通过调用查询数据库规格接口，通过返回的响应参数“group_type”判断实例类型。 general：通用型。 dedicated：独享型。
通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点，将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点，从而解决上述问题。 智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric）通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。
ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而Mo
计算节点规格主要是根据用户AI应用实际需要的资源进行选择，如AI应用正常运行需要3U10G的资源，那么需要选择大于3U10G的计算节点规格。确保服务能够部署成功正常运行。 图1 选择计算节点规格 规格的使用注意事项如下： 1、权限控制 通用的计算节点规格是未做权限控制的，如modelarts.vm.cpu.
GaussDB通用型、独享型和鲲鹏独享型性能规格之间的区别是什么 GaussDB的实例规格CPU架构分为X86架构和ARM架构，不同架构支持的规格类型如下。不同规格类型之间的区别请参见表1。
通用计算型 概述 通用计算型专属计算集群提供了基本水平的硬件性能。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。
通用计算增强型 概述 相比通用计算型，通用计算增强型专属计算集群是CPU独享型实例，实例间无CPU资源争抢，性能强劲稳定，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速报文处理机制，提供更高的网络性能，满足不同场景需求。
通用计算增强型 概述 相比通用计算型，通用计算增强型专属主机是CPU独享型实例，实例间无CPU资源争抢，性能强劲稳定，同时搭载全新网络加速引擎，以及DPDK（Data Plane Development Kit）快速报文处理机制，提供更高的网络性能，满足不同场景需求。
共享池和专属池的区别是什么？ 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池，当使用人数比较多的时候，可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池，不会因为资源紧张而产生排队，同时专属资源池支持打通自己的VPC，能和自己的资源网络互通。 父主题： Standard资源池
ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别？ ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK，可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口，也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SDK提供
表1 通用计算型单元 名称 算力配置 描述 通用计算单元-融合型-2C6s 通用计算单元-汇聚型-2C6s 通用计算单元-扩展型-2C6s 2C6s 适用于需要使用C6s规格虚拟机业务的场景-2*C6s 通用计算单元-融合型-2S6 通用计算单元-汇聚型-2S6 通用计算单元-扩展型
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预
精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值，进行问题定位。
自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。
在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。 父主题：
多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如，智慧交通项目中，在获得训练好的模型后，需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署，需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上，这是一项非常耗时、费力的巨大工程，ModelArts支持将训练好的模型一键
8 核 32GB、计算节点个数为1个的公共资源池和磁盘规格为5GB的运行盘（总计单价：3.407 元/小时），并于当天13:00:00删除Notebook实例。按照计算资源费用和存储费用结算，那么运行这个Notebook实例的费用计算如下： 资源费用 = 计算资源费用 + 存储费用
大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。
大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。
大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。
大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。
Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts
在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时，会使用计算资源和存储资源，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用： 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时，使用专属资源池进行模型训练和推理，计算资源不计费。 如果运行自动
部署在线服务时，您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时，您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
下图展示了多卡profiling分析的overall模块，包含集群快慢卡统计数值(slow rank，用于分析计算和任务下发的快慢卡)和集群带宽统计数值(slow link，用于分析集群中的网络通信慢链路)。点开slow rank模块，html中会基于表格展示每张卡不同step的计算耗时、通信耗时和空闲耗时
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