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Pod规格计算方式 Pod规格的计算步骤如下： Pod 包含的所有 Init 容器上定义的任何特定资源的约束值 (limit) 或 请求值 (request) 的最大值，作为 Pod 有效初始 request/limit。 Pod 对资源的有效 limit/request ，是取如下两项的较大者：
型计算，同时对成本较敏感，需要低成本、免运维的计算平台。科学计算一般都是任务型计算，快速申请大量资源，完成后快速释放。 云容器实例提供如下特性，能够很好的支持这类场景。 高性能计算：提供高性能计算、网络和高I/O存储，满足密集计算的诉求 极速弹性：秒级资源准备与弹性，减少计算过程中的资源处理环节消耗
“通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
“通用计算型”和“GPU型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例及工作负载，适用于通用计算场景。 GPU型：支持创建含GPU资源的容器实例及工作负载，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
oneAPI Toolkit运行VASP任务，为什么概率性运行失败？ Intel oneAPI Toolkit（Intel并行计算平台）运行的VASP（用于电子结构计算和量子力学-分子动力学模拟）任务对CPU硬件版本有深度依赖，在小规格Pod场景下概率性运行失败，建议切换oneAPI版本或使用4核以上Pod运行。
当前云容器实例提供“通用计算型”和“GPU加速型”两种类型的资源，创建命名空间时需要选择资源类型，后续创建的负载中容器就运行在此类型的集群上。 通用计算型：支持创建含CPU资源的容器实例，适用于通用计算场景。 GPU加速型：支持创建含GPU资源的容器实例，适用于深度学习、科学计算、视频处理等场景。
当前主流的大数据、AI训练和推理等应用（如Tensorflow、Caffe）均采用容器化方式运行，并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力，并且都是任务型计算，需要快速申请大量资源，计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器实例中创建GPU类型的负载，以tensorflow的图像分类为示例，演示在容器中直接使用GPU训练一个简单的神经网络。
预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 以下计费项支持按需计费。 表1 适用计费项 Pod规格计费项 说明 通用计算型 包括CPU和内存。 GPU加速型 包括CPU、内存和GPU。 假设您计划购买一台通用计算型云容器实例。在购买云容器实例页面底部，您将看到所需费用的明细，如图所示。
套餐包说明 CCI提供的资源包如表1所示，各资源包在不同规格及时长下的具体价格，请参见产品价格详情。你可以通过CCI提供的价格计算器，根据您的业务诉求，来快速计算出购买CCI的参考价格。 表1 套餐包说明 套餐包名称 作用 CPU套餐包 用于抵扣CPU规格产生费用。 内存套餐包 用于抵扣内存规格产生费用。
的是共享多租集群，因此容器的安全隔离比用户独立拥有私有Kubernetes集群有更严格的要求。通过安全容器，不同租户之间的容器之间，内核、计算资源、存储和网络都是隔离开的。保护了用户的资源和数据不被其他用户抢占和窃取。 父主题： 基本概念类
kubernetes.io/flavor字段为如下值。 general-computing：通用计算型，基本水平的计算、存储和网络资源，适用于通用工作负载场景。 gpu-accelerated：GPU加速型，突出的图形计算能力，适用于AI等高性能场景。 Namespace下必须要创建一个Networ
负载还能正常运行。 Pod规格 您可以选择使用GPU（只能在GPU型命名空间下）或不使用GPU。 当前提供3种类型的Pod，包括通用计算型（通用计算型命名空间下使用）、RDMA加速型和GPU加速型（GPU型命名空间下使用）。具体的规格信息请参考约束与限制中的“Pod规格”。 nv
区域和可用区用来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region指面向公
通过控制台、kubectl、Kubernetes API创建和使用容器负载，且只需为容器所使用的资源付费。 支持多种类型计算资源 云容器实例提供了多种类型计算资源运行容器，包括CPU，GPU（提供NVIDIA Tesla V100、NVIDIA Tesla T4显卡）。 支持多种网络访问方式
云容器实例的计费项由Pod规格组成。具体内容如表1所示。 表1 云容器实例计费项 Pod规格计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 通用计算型 计费因子：CPU和内存，不同规格的实例类型提供不同的计算和存储能力 按需计费 CPU：Core数量 * Core单价 * 计费时长 内存：GB数量 * GB单价 *
启动命令 启动容器就是启动主进程，但有些时候，启动主进程前，需要一些准备工作。比如MySQL类的数据库，可能需要一些数据库配置、初始化的工作，这些工作要在最终的MySQL服务器运行之前解决。您可以在制作镜像时通过在Dockerfile文件中设置ENTRYPOINT或CMD来完成。
Pod数量：本例中修改Pod数量为1。 Pod规格：选择通用计算型，CPU 0.5核，内存 1GiB。 容器配置 在“我的镜像”选择上传的2048。 图1 容器配置 配置负载访问信息。 选择负载访问方式，有如下3种选项。 不启用：负载不提供外部访问方式，适合一些计算类场景，只需计算完存储结果即可，无需与外部通信。
2核，内存 4GB计费，计费时长为41.5小时，费用计算如下： 在2023/03/20 9:00:00 ~ 2023/03/31 23:59:59期间按照Pod规格：CPU 4核，内存 8GB计费，计费时长为279小时，费用计算如下： 由此可见，在3月份，该云容器实例总共产生的费用为：
有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目
Pod Pod 环境变量 启动命令 对容器进行初始化操作 Pod规格计算方式 生命周期管理 存活探针（liveness probe）
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