基于CPU指标的容器原地垂直伸缩
AVPA（ack-advanced-vertical-pod-autoscaler）是阿里云推出的柔性资源变配组件，在基于指标的垂直伸缩能力以外，还提供了应用启动加速能力。本文主要介绍基于CPU指标的垂直伸缩能力，从使用场景、具体的使用和配置方式以及使用限制进行介绍。
在Knative中使用HPA实现基于CPU和Memory的自动扩缩容
Knative和HPA（Horizontal Pod Autoscaler）的结合使用可以为您的应用提供基于资源负载的自动扩缩容能力。Knative本身已经提供了基于请求量的自动扩缩容功能，但通过结合HPA，您可以根据更多指标类型（例如CPU使用率、内存使用率等）进一步精细化控制扩缩容行为。
使用AMD AI容器镜像部署ChatGLM3-6B语言模型
本文以聊天机器人为例，介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers（简称AC2）提供的AI容器镜像在AMD CPU上部署ChatGLM3-6B语言模型。
使用Intel AI容器镜像部署通义千问Qwen-7B-Chat
本文聊天机器人为例，介绍如何使用Alibaba Cloud AI Containers（简称AC2）提供的AI容器镜像在Intel CPU上部署通义千问Qwen-7B-Chat。
Docker详解（十一）——Docker容器CPU资源限额实战Docker详解
今天继续给大家介绍Linux运维相关知识，本文主要内容是Docker的CPU资源限额实战。 一、实战说明与环境准备在前文Docker详解（十）——Docker容器CPU资源限额配置中，我们介绍了对Docker容器进行资源限制的方式，在今天，我们就来对该文中介绍的限额方式进行检验。在本文中，我们使用s...
Docker详解（十）——Docker容器CPU资源限额配置
今天继续给大家介绍Linux运维相关知识，本文主要内容是Docker的CPU资源限额配置。当我们在一台设备上运行多个Docker时，我们会对一个Docker容器的使用进行限制，避免其使用过多的系统硬件资源，而造成其他的容器“饿死”的现象。在Docker的使用中，我们通过使用cgroup来对Docker的容器资源使用进行限制。D...
在TDX节点池中使用CPU加速Stable Diffusion XL Turbo的文生图推理
您可以在ACK集群使用阿里云第八代企业级实例ECS g8i作为Worker节点，并结合IPEX技术来加速文生图模型的推理速度。您也可以在集群中创建TDX机密虚拟机节点池，并将示例服务迁移至其中，提升推理服务数据的安全性。本文以Stable Diffusion XL Turbo模型为例，介绍如何在合理运用CPU加速策略和模型推理的前提下，基于g8i CPU实例获得类似于GPU实例的使用体验，实现稳定...
Koordinator 0.6：企业级容器调度系统解决方案，引入 CPU 精细编排、资源预留与全新的重调度框架
作者：李涛、曾凡松阿里云原生开源的混部系统 Koordinator 基于阿里超大规模混部生产实践经验而来，旨在为用户打造云原生场景下接入成本最低、混部效率最佳的解决方案，助力用户企业实现云原生后提升计算资源利用率、降低 IT 成本。经过社区多位成员的贡献，Koordinator 0.6 版本正式发布。相较于上一个版本 0.5[1]，新版本进一步完善了 CPU 精细化编排能力，更好的兼容原生用法；....
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