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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。 Volcano提供了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通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，最大支持1000Pod/s的调度并
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，提供了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通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano Scheduler是负责Pod调度的组件，它
优化CSI资源抢占能力 优化负载感知重调度能力 优化混部场景抢占能力 1.11.9 v1.19.16 v1.21 v1.23 v1.25 v1.27 优化NPU芯片rank table排序能力 支持应用弹性伸缩场景下的优先级调度 1.11.6 v1.19.16 v1.21 v1.23 v1.25 v1
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。 应用场景1：多类型作业混合部署 随着各行各业的发展，涌现出越来越多的领域框架来支持业务的发展，这些框架都
默认值：100 check_frequency_fall_times 否 Int 判断芯片主频降级是否隔离的门限 默认值：3 check_frequency_gate 否 Bool true：开启芯片主频检查 默认值：false check_frequency_recover_threshold
使用Volcano调度工作负载 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了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通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户，并针对计算型应用提供了作业调度、作业管理、队列管理等多项功能。
分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 CCE Standard集群 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 CCE Standard集群
Pod被驱逐重建。 容器调度与弹性插件 插件名称 插件简介 Volcano调度器 Volcano调度器提供了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通用计算能力，通过接入AI、大数据、基因、渲染等诸多行业计算框架服务终端用户。 CCE集群弹性引擎 集群自动扩缩
com/ascend-310.”的Kubernetes事件。 在CCE控制台使用NPU资源，只需在创建工作负载时，勾选NPU配额，并指定使用NPU芯片的数量。 图1 使用NPU NPU节点标签 创建NPU节点后，CCE会给节点打上对应标签，如下所示。 $ kubectl get node
Standard/CCE Turbo 一台AI服务器上共有8块NPU 1980芯片，4P * 2方式。每4块NPU 1980芯片之间通过HCCS互联，4块之间通过PCIe swith互联。 HCCS互联的4块NPU 1980芯片较PCIe swith互联有更大的带宽，可以针对HCCS做亲和性调度发挥HCCS的带宽优势。
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，提供了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通用计算能力。 功能 描述 参考文档 使用Volcano调度工作负载 一般情况下，Kubernetes在调度工作
er调度器是Kubernetes社区提供的集群默认调度器，CCE同时还支持增强的Volcano调度器，提供了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通用计算能力。 您可以选择将kube-scheduler调度器和Volcano调度器配合使用，也可以单独使用ku
Secret Secret是一种加密存储的资源对象，您可以将认证信息、证书、私钥等保存在Secret中，而不需要把这些敏感数据暴露到镜像或者Pod定义中，从而更加安全和灵活。 Secret与ConfigMap非常像，都是key-value键值对形式，使用方式也相同，不同的是Sec
通过配置kubeconfig文件实现集群权限精细化管理 问题场景 CCE默认的给用户的kubeconfig文件为cluster-admin角色的用户，相当于root权限，对于一些用户来说权限太大，不方便精细化管理。 目标 对集群资源进行精细化管理，让特定用户只能拥有部分权限（如：增、查、改）。
容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。 NPU配额（可选） 使用NPU芯片的数量，必须为整数，且必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件后才能使用。 关于如何在集群中使用NPU，请参见NPU调度。 特权容器（可选）
容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。 NPU配额（可选） 使用NPU芯片的数量，必须为整数，且必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件后才能使用。 关于如何在集群中使用NPU，请参见NPU调度。 特权容器（可选）
容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。 NPU配额（可选） 使用NPU芯片的数量，必须为整数，且必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件后才能使用。 关于如何在集群中使用NPU，请参见NPU调度。 特权容器（可选）
GPU监控指标说明 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件提供GPU监控指标，并集成了DCGM-Exporter组件（要求插件版本2.7.32+），引入更丰富的GPU可观测性场景。本文介绍CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件指标的详细信息。 计费说明 GPU指标作为
容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。 NPU配额（可选） 使用NPU芯片的数量，必须为整数，且必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件后才能使用。 关于如何在集群中使用NPU，请参见NPU调度。 特权容器（可选）
容器需使用GPU资源的10%。 关于如何在集群中使用GPU，请参见使用Kubernetes默认GPU调度。 NPU配额（可选） 使用NPU芯片的数量，必须为整数，且必须安装CCE AI套件（Ascend NPU）插件后才能使用。 关于如何在集群中使用NPU，请参见NPU调度。 特权容器（可选）
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