云桌面挂载或卸载云磁盘 - 边缘计算节点BEC | 百度智能云文档
云桌面挂载或卸载云磁盘 table td { white-space:nowrap; } 接口描述 本接口用于挂载或卸载云磁盘。 请求结构 PUT /v 1 /bvd/volume/ { volumeId } ?
在BML平台使用并行文件系统PFS和对象存储BOS - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Step2:完成引入PFS后，支持点击“查看PFS”，并支持卸载操作。 使用PFS作为数据来源提交作业建模任务 在提交作业建模任务时，选择用户资源池后，支持选择该资源池中引入的BOS存储或者PFS存储作为数据来源。 挂载数据和编辑代码时需要注意：平台仅能使用挂载路径下的文件，请确保您的相关文件在此挂载路径之下。 操作及代码示例 前提条件 平台上的用户资源池已经成功挂载PFS。
查看Bucket是否存在和请求者是否有权限访问这个Bucket - 对象存储BOS | 百度智能云文档
查看Bucket是否存在和请求者是否有权限访问这个Bucket 接口说明 本接口用于查看Bucket是否存在和请求者是否有权限访问这个Bucket。当请求返还200 OK时，说明Bucket存在且请求者有权限访问。
8核16GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能测试 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
8核16GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能测试 8核16GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能测试 Metric Task Value Unit Cumulative indexing time of primary shards 16.8858 min Min cumulative indexing time across primary shards 0 min Median
4核8GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能测试 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
4核8GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能测试 4核8GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能指标 Metric Task Value Unit Cumulative indexing time of primary shards 15.8011 min Min cumulative indexing time across primary shards 0 min Median cumulative
16核32GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能指标 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
16核32GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能指标 16核32GB512GB计算型的3个数据节点实例基准性能指标 Metric Task Value Unit Cumulative indexing time of primary shards 14.9402 min Min cumulative indexing time across primary shards 0 min Median
余额不足提醒和欠费处理 - 并行文件存储PFS | 百度智能云文档
欠费处理 北京时间整点检查您的账户余额是否足以支付本次PFS账单的费用（如北京时间11点整检查账户余额是否足以支付10点至11点的账单费用），若不足以支付，即为欠费，欠费时系统会发送欠费通知。 欠费后立即停服，系统会发送欠费停服通知。 欠费停服后文件系统实例为您保留7天，7天内未充值则释放文件系统实例，释放后文件系统实例中的数据会被删除，释放时会发送释放通知。
视频即时转码 - 对象存储BOS | 百度智能云文档
x-bce-process=video/codec,f_h264 使用高优先级模式将h264码率视频转为h265 处理的URL为：<原视频URL>?x-bce-process=video/codec,f_h265,p_1 规则和限制 目前仅支持北京、苏州、广州、保定使用 x-bce-process仅支持在url参数或header中添加
视频即时转码 - 对象存储BOS | 百度智能云文档
x-bce-process=video/codec,f_h264 使用高优先级模式将h264码率视频转为h265 处理的URL为：<原视频URL>?x-bce-process=video/codec,f_h265,p_1 规则和限制 目前仅支持北京、苏州、广州、保定使用 x-bce-process仅支持在url参数或header中添加
双引擎 GPU 容器虚拟化，用户态和内核态的技术解析和实践分享
这类任务由于显存基本占满，无法使用上面提到的共享混布或抢占混布。结合之前提到的显存 swap 机制，我们提出了分时混布策略。 分时混布类似于时间片轮转的共享混布，但此时显存也会随着计算的上下文一同被换入换出。由于底层的虚拟化层无法感知业务何时需要计算，我们针对每张 GPU 卡，维护了一个全局的资源锁。并封装了相应的 C++ 和 Python 接口供用户调用。
