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Instance， CCI）服务提供 ServerlessContainer（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 云容器实例（Cloud Container Instance， CCI）服务提供 ServerlessContainer（无服务器容器）引擎，让您来自：专题__support_highperformance：支持高性能计算 __support_xen_gpu_type：支持xen虚拟化gpu类型 __support_kvm_gpu_type：支持kvm虚拟化gpu类型 __is_config_init：是否完成初始化配置 enterprise_project_id：企业项目ID来自：百科
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rue，否则无需增加该属性。 __support_xen_gpu_type 否 String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU类型。支持GPU加速型实例的镜像操作系统类型请参考表2。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型，无需添加该属性。该属性与“__support_xen来自：百科应用运行时全托管 提供任务负载、无状态负载的运行时托管，保障应用稳定运行 提供任务负载、无状态负载的运行时托管，保障应用稳定运行 丰富算力资源 提供X86、鲲鹏、GPU、昇腾等多种丰富的算力资源，极大丰富客户业务的算力资源选择 提供X86、鲲鹏、GPU、昇腾等多种丰富的算力资源，极大丰富客户业务的算力资源选择来自：专题
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云服务平台提供的 云监控 ，可以对弹性云服务器的运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看弹性云服务器的各项监控指标。 云服务平台提供的云监控，可以对弹性云服务器的运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看弹性云服务器的各项监控指标。 了解详情 查看云服务器配置-如何查看审计日志来自：专题![]()
Instance， CCI）服务提供 ServerlessContainer（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 云容器实例（Cloud Container Instance， CCI）服务提供 ServerlessContainer（无服务器容器）引擎，让您来自：专题![]()
__support_xen_gpu_type String 表示该镜像是支持XEN虚拟化平台下的GPU优化类型，取值参考表2。如果不支持XEN虚拟化下GPU类型，无需添加该属性。该属性与“__support_xen”和“__support_kvm”属性不共存。 __support_kvm_gpu_type来自：百科![]()
运维人员不再需要花费时间监控服务器运行状态，和手动配置扩缩容了么 是的，运维人员只需关注业务运行状态即可，底层计算资源的弹性和容灾由华为云Serverless平台来管理 如何降低资源利用率？应用资源粒度最小是多少？ 一般容器微服务方式开发部署应用，最小微服务占用2个CPU。但华为云S来自：专题![]()
应用运行时全托管 提供任务负载、无状态负载的运行时托管，保障应用稳定运行 提供任务负载、无状态负载的运行时托管，保障应用稳定运行 丰富算力资源 提供X86、鲲鹏、GPU、昇腾等多种丰富的算力资源，极大丰富客户业务的算力资源选择 提供X86、鲲鹏、GPU、昇腾等多种丰富的算力资源，极大丰富客户业务的算力资源选择来自：专题![]()
虚拟手机运行性能提升80% 资源灵活弹性 海量弹性公有云服务器资源， 云手机 与公有云服务无缝对接 海量弹性公有云服务器资源，云手机与公有云服务无缝对接 专业显卡加持 专业级GPU硬件加速，无压力运行大型游戏 专业级GPU硬件加速，无压力运行大型游戏 规格灵活调整 灵活调整云手机规格，应对APP对性能的快速变化需求来自：专题![]()
修改自定义运行时函数GPU配置，将GPU显存设置为1GB，内存大小设置为4GB。 PUT https://{Endpoint}/v2/{project_id}/fgs/functions/{function_urn}/config { "func_name" : "test_GPU", "handler"来自：百科![]()
云知识 计算加速型P2vs图形加速增强型弹性云服务器介绍 计算加速型P2vs图形加速增强型弹性云服务器介绍 时间：2020-04-01 19:59:43 云服务器 P2vs型图形加速增强型弹性云服务器采用NVIDIA Tesla V100 GPU (32G显存)，在提供云服务器灵活性的来自：百科![]()
面向AI计算的容器服务，采用华为云高性能GPU计算实例，并支持多容器共享GPU资源，在AI计算性能上比通用方案提升3-5倍以上，并大幅降低了AI计算的成本 优势 超强性能 裸金属NUMA架构与高速IB网卡，AI计算性能提升3~5倍 高效计算 GPU资源多容器共享调度，整体计算成本大幅降低来自：专题![]()
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服务器。下面一起来了解其三大应用场景及场景的关键诉求。 【场景1】 AI计算 关键诉求： ①支持异构计算：GPU/Ascend等芯片加速能力 ②缩短训练时间：支持更高的GPU线性加速比及分布式训练，加快训练速度 ③按需付费降低成本：按需付费降低训练和推理资源预留成本 ④免运维：AI算法工程师即可操作来自：百科![]()
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务负载降低而减少，保证业务平稳健康运行。 ●智能化调度：提供节点间亲和性调度以及应用间亲和性调度。 ●立体化运维：实时监控业务健康状态和边缘节点状态，保障应用稳定运行。 ●本地自治：支持边缘节点离线处理，在边缘节点与云中心网络断开后，业务可以正常运行。 图2 CDN 边缘站点管理 智能边缘平台IEF功能描述来自：专题![]()
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从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在Mode来自：专题![]()
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