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资源规格

最后更新时间:2023-05-06 17:36:46

    概述

    使用 TKE Serverless 集群,您无需关心集群节点,但为了合理分配资源和准确核算,您需在部署工作负载时指定 Pod 申请的资源规格。腾讯云会根据您指定的规格为工作负载分配计算资源,也会根据此规格进行费用核算。
    当您使用 Kubernetes API 或 Kubectl 创建 TKE Serverless 集群工作负载时,可以通过 Annotation 指定资源规格。如果不指定,TKE Serverless 集群会根据工作负载设置的容器 Request、Limit 等参数进行计算。详情请参考 指定资源规格
    注意
    资源规格是 Pod 内容器可使用的最大资源量。
    目前支持分配的 CPU、GPU 规格见下表,分配时请勿超出所支持的规格。
    Pod 内所有 Container 设置的 Request 之和不可大于最大 Pod 规格。
    Pod 内任何 Container 设置的 Limit 不可大于最大 Pod 规格。

    CPU 规格

    TKE Serverless 集群在所有支持 CPU 资源类型的地域提供以下 CPU Pod 规格。TKE Serverless 集群提供一系列 CPU 选项,不同的 CPU 大小会对应不同的内存选择区间,请在创建工作负载时根据您的实际需求选择最合适规格,并进行资源分配。

    Intel

    CPU/核
    内存区间/GiB
    内存区间粒度/GiB
    0.25
    0.5、1、2
    -
    0.5
    1、2、3、4
    -
    1
    1 - 8
    1
    2
    2、4 - 16
    1
    4
    8 - 32
    1
    8
    16 - 32
    1
    12
    24 - 48
    1
    16
    32 - 64
    1

    星星海 AMD

    基于腾讯云自研星星海服务器,提供可靠、安全、稳定的高性能。详情请参见 云服务器标准型 SA2 介绍
    CPU/核
    内存区间/GiB
    内存区间粒度/GiB
    1
    1 - 4
    1
    2
    2 - 8
    1
    4
    4 - 16
    1
    8
    8 - 32
    1
    16
    32 - 64
    1

    GPU 规格

    TKE Serverless 集群提供以下型号 GPU Pod 规格,不同的 GPU 卡型号和大小会对应不同的 CPU、内存选项,请在创建工作负载时根据您的实际需求选择最合适规格,并进行资源分配。
    注意
    如果您需要通过 yaml 来创建、管理和使用 GPU 的工作负载,请参考 Annotation 说明
    GPU 型号
    GPU/卡
    CPU/核
    内存/GiB
    NVIDIA Tesla V100 - 1颗
    1
    8
    40
    NVIDIA Tesla V100 - 2颗
    2
    18
    80
    NVIDIA Tesla V100 - 4颗
    4
    36
    160
    NVIDIA Tesla V100 - 8颗
    8
    72
    320
    1/4 NVIDIA T4 - 1/4颗
    1
    4
    20
    1/2 NVIDIA T4 - 1/2颗
    1
    10
    40
    NVIDIA T4 - 1颗
    1
    8
    32
    NVIDIA T4 - 1颗
    1
    20
    80
    NVIDIA T4 - 1颗
    1
    32
    128
    NVIDIA T4 - 2颗
    2
    40
    160
    NVIDIA T4 - 4颗
    4
    80
    320
    NVIDIA A10 - PNV4 - 1颗
    1
    28
    116
    NVIDIA A10 - PNV4 - 2颗
    2
    56
    232
    NVIDIA A10 - PNV4 - 4颗
    4
    112
    466
    NVIDIA A10 - PNV4 - 8颗
    8
    224
    932
    NVIDIA A10 - GNV4 - 1颗
    1
    12
    44
    NVIDIA A10 - GNV4v - 1/4颗
    1
    6
    24
    NVIDIA A10 - GNV4v - 1/2颗
    1
    14
    58
    NVIDIA A10 - GNV4v - 1颗
    1
    28
    116
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