kubectl createnamespacemyspace cat<<EOF>compute-resources.yamlapiVersion:v1kind:ResourceQuotametadata:name:compute-resourcesspec:hard:requests.cpu:"1"requests.memory:1Gilimits.cpu:"2"limits.memory:2Girequests.nvidia.com/gpu:4EOF kubectlcreate-f ./compute-resources.yaml--namespace=myspace cat <<EOF...
对于扩展资源而言,目前仅允许使用前缀为 requests. 的配额项。 以GPU 拓展资源为例,如果资源名称为 nvidia.com/gpu,并且要将命名空间中请求的 GPU 资源总数限制为 4,则可以如下定义配额: requests.nvidia.com/gpu: 4 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 存储资源配额 说明: 如果所使用的是 CRI 容器运行时,容器日志...
[root@master23101-ResourceQuota]# cat 01-compute-resources.yamlapiVersion:v1kind:ResourceQuotametadata:name:compute-resourcesnamespace:kube-publicspec:# 定义硬性配置hard:# 配置cpu 的相关参数requests.cpu:"1"limits.cpu:"2"# 定义memory相关的参数requests.memory:2Gilimits.memory:3Gi# 定义GPU相关的参数...
requests.nvidia.com/gpu: 4 7. 存储资源配额 您可以限制给定命名空间中可以请求的存储资源的总和。 此外,您可以根据关联的存储类限制存储资源的消耗。 <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims 在与 storage-class-name 关联的所有持久卷声明中,可以存在于命名空间中的持久卷声明的...
在Kubernetes中,资源限制是一种指定容器在节点上可使用的资源量的方法。资源主要包括计算资源(如CPU和内存),还可以包括其他扩展资源(如GPU、存储等)。通过资源限制,我们可以控制容器对集群资源的使用,并确保不同容器之间的资源分配合理,避免资源竞争和冲突。
requests.nvidia.com/gpu 0 4 services 0 6 或者使用kubectl命令,如 [root@kmaster ~]# kubectl create quota quota-test --hard=count/deployments.extensions=2,count/replicasets.extensions=4,count/pods=3,count/secrets=4 --namespace=test 我们在namespace test中创建了一个ResourceQuota,限制CPU、内存请...
"requests.nvidia.com/gpu-tesla-p4" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-p100-16GB" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-v100-16GB" : "256", "requests.nvidia.com/gpu-tesla-v100-32GB" : "256", "secrets" : "480k", "services" : "9600" } }, "status" : { "hard" : ...
监控指标主要包括CPU、内存、磁盘、网络,以及GPU相关指标。全量指标列表及细节说明请参见PAI-资源配额(Quota)指标列表。 监控指标 描述 CPU调度量(Quota维度) 指定Quota的CPU调度量。 CPU总量(Quota维度) 指定Quota的CPU总量。 CPU使用率(Quota维度) 指定Quota的CPU使用百分比。 GPU算力使用率(Quota维度) 指定Quota的...
Using GPU resources (preview) is not fully supported yet and any support is provided on a best-effort basis. The following maximum resources are available to a container group deployed with GPU resources (preview). These maximums are hard limits and can't be increased. Proširi tabelu GPU...
Using GPU resources (preview) is not fully supported yet and any support is provided on a best-effort basis.The following maximum resources are available to a container group deployed with GPU resources (preview). These maximums are hard limits and can't be increased....